Pytorch 自动求导机制 文章目录Pytorch 自动求导机制1. 简单的自动求导（输出是1维）2. 多维数组的自动求导（输出是多维）3. 多次自动求导 自动求导是 PyTorch 中非常重要的特性，能够让我们避免手动去计算非常复杂的导数，这能够极大地减少了我们构建模型的时间。 每个Tensor都有个标志：requires_grad，它都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。req
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2024-01-03 16:05:27
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何恺明读博士提出基于暗通道采用引导滤波去雾算法获CVPR2009最佳论文，现在应用面很广、很广；能够克服双边滤波的梯度翻转现象，在滤波后图像的细节上更优，主要美颜算法差不多都用这个。 先贴伪代码： 实现的话可以采用积分图加速。线性滤波器 其中I是引导图像,P是输入的待滤波图像,W是根据引导图I确定的权重值,Q是滤波后的输出图像。1、如果权重W与引导图无关，那便是一个常量，比如高斯滤波那种，这种我们
导向滤波之图像融合（C++版） Image Fusion with Guided Filtering本次代码效果图。关于这篇IEEE上高被引的论文的算法还原工作如下： 首先关于这篇论文的思路分析，就是通过各种滤波之间的组合，筛选出两张图中各自细节丰富的那一部分，从而经行不同权值的融合，实现双重曝光的融合。如下图所示分为ABC三个步骤。 下面按照步骤经行详细操作： 首先A步： 一、对原图I1和I2进
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2023-10-22 21:31:09
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双边滤波双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边
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2023-11-25 20:02:00
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文章目录1. 原理概述2. 实验环节2.1 验证与opencv 库函数的结果一致2.2 与 双边滤波比较2.3 引导滤波应用，fathering2.3 引导滤波应用，图像增强2.4 灰度图引导，和各自通道引导的效果差异2.5 不同参数设置影响2.6 快速导向滤波3. 参考4. 引导滤波，基于opencv的C++code 引导滤波 1. 原理概述引导滤波是三大保边平滑算法之一。 原理介绍参考 图
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2024-01-20 17:40:17
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# 引导滤波实现Python代码
引导滤波（Guided Filter）是一种用于图像处理的技术，主要用于图像的平滑处理和边缘保留。通过本篇文章，我们将一步一步实现引导滤波的Python代码，帮助你掌握这一技术。
## 引导滤波实现流程
首先，我们需要明确整个实现的流程，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-28 05:46:48
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引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。自适应权重原理引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：其
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2023-12-20 23:48:59
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引导滤波算法是一种可以保持边缘的一种滤波算法。引导滤波之所以叫这个名字，是因为算法在进行滤波时需要一幅引导图像，引导图像可以是另外单独的图像，也可以是输入图像本身，当引导图为输入图像本身时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作。引导滤波可以用于降噪、细节平滑、HDR压缩、抠图、去雾以及联合采样等领域。线性旋转变化滤波过程中，某像素点的输出为： &nbs
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2024-03-06 23:20:40
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Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）
文章目录**Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）**前言一、算法的具体步骤二、python代码实现二、仿真（随便将两幅图片融合的） 前言本文提出了一种快速有效的图像融合方法，通过对多幅图像进行融合，生成高信息量的融合图像。该方法将图像分
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2023-08-20 17:40:19
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好久没更博客了。去年年底跳了槽，转回了工业检测领域，忙于找工作和开发新算法，同时担心泄露技术秘密，所以一直没有更新博客。刚过去的三个月试用期里开发了两个原创算法，一个已经申请专利（涉及工业品区域边界轮廓提取），一个正准备申请（涉及复杂纹理下的圆孔提取），也算是值得骄傲的一件事了。待专利授权下来后，我可以给大家讲一讲这两个新算法，目前就暂且保密啦。言归正传，下面给大家分享一个个人编写的一些基础算法的
1、什么是中值滤波？ 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。 以
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2024-08-12 12:12:30
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前置内容在学习引导滤波，最好对高斯滤波和双边滤波有过理解，对于高斯滤波:
W
i
j
=
原创
2022-04-19 10:09:39
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引导滤波推导及实现目录文章目录引导滤波推导及实现目录前言推导介绍推导引导滤波的算法流程及实现计算流程快速引导滤波流程自定义实现及效果引导滤波的应用应用优点其他参考资料前言引导滤波顾名思义，就是有选择（引导）性的滤波，其与我们经常提及的高斯滤波、双边滤波相比，它具有引导性，说具体点就是，它通过输入一副图像（矩阵）作为引导图，这样滤波器就知道什么地方是边缘，以此更好的保护边缘，最终达到在滤波的同时，保
# 高通滤波器在图像处理中的应用
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，其中滤波器是实现图像平滑、边缘增强等操作的重要工具。高通滤波器（High-Pass Filter, HPF）可以有效地去除图像中的低频成分，从而突出高频信息，例如边缘和细节。本文将介绍高通滤波器的基本概念、其在图像处理中的应用，并通过PyTorch实现一个简单的高通滤波器。
## 什么是高通滤波器？
高通滤波器是一种信
定义滤波器（Filters）在维基百科的定义是“可执行信号处理功能的电子线路组件或设备，它专门用于去除信号中不想要的成分或者增强所需成分”，即用于“过滤”掉不想要的信号的一种设施，其有许多分类和应用场景。分类解读低通和高通滤波器（Low Pass，High Pass）这其中包含 LPF 和 HPF 两类，能量衰减均为 12dB/octave，参数有in（输入信号）, freq（截断频率）, mul
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2024-09-03 11:34:21
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# 最小值滤波代码pytorch
在数字图像处理中，滤波是一种常见的技术，用于去除图像中的噪声或增强图像的特定特征。其中，最小值滤波是一种基于邻域像素值的滤波方法，通过选择邻域像素的最小值来代替当前像素值，从而实现图像的平滑处理。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现最小值滤波，并提供相应的代码示例。
## 最小值滤波原理
最小值滤波的原理很简单，对于给定的像素点，我们选择其周围
原创
2024-06-10 03:44:10
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# PyTorch中滤波的实现指南
在深度学习和图像处理领域，滤波是一项常见的技术，可以帮助我们改善图像的质量或提取特征。本文将向刚入行的小白详细介绍如何在PyTorch中实现滤波。我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 内容 |
|-------|--------------------------|
| 1 | 准备工作: 导入库
从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。但很多时候，我们又不得不面临一个难题：如何加快生成式 AI 的训练、推理等，尤其是在使用 PyTorch 的情况下。本文 PyTorch 团队的研究者为我们提供了一个解决方案。文章重点介绍了如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型，此外，文章还介绍了 PyTorch 新功能，以及如何组合这些功能的实际示例。结果如何呢？PyTorch 团队表示，他
最近在学习图片的滤波和去噪的相关知识，查阅了一些资料参考了一些博客，这里做一个整合＋理解。参考的博客资料在文末。引入普通滤波的概念假设输入图像为p，滤波窗口为wk,经过滤波后的输出图像为q,那么q图的第i个像素是由输入图p中以第i个像素为中心的窗口内的所有像素加权平均得到的，即：从公式上来看，普通的例如均值滤波与引导滤波区别在于权重的选择上，也就是Wij(I)的不同。引导滤波看到的最多的引导滤波的
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2023-10-23 10:34:05
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中值滤波一级标题统计排序滤波器是一种非线性空间滤波器，这种滤波器的响应以滤波器包围的图像区域中所包含的像素排序为基础，然后使用统计排序结果决定的值代替中心像素的值。这一类中最知名的滤波器是中值滤波器，正如其名暗示的那样，它是将像素内灰度的中值（在中值计算中包括原像素值）代替该像素的值。中值滤波器的使用非常普遍，这是因为对于一定类型的随机噪声，它提供了一种优秀的去噪能力，而且比相同尺寸的线性平滑滤波
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2023-09-28 10:21:23
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