也就是一个投影的傅里叶变换可以通过得到投影区域的二维傅里叶变换的一个切片得到，如下图，右图是投影区域的傅里叶变换，那么指定\(\theta\)的投影就是沿着角度取一条线：
引言阅读硕士论文，简单了解多帧图像处理算法，本篇为多帧图像复原算法认识图片退化现象主要分为两类：图像噪声和图像模糊，噪声具有随机性而模糊具有固定性。模糊根据成因可以分为两类：散焦模糊、运动模糊。散焦模糊由相机与景物之间的相对移动或者相机自动对焦不精确造成；运动模糊由成像传感器与被拍摄景物之间的相对移动造成，其中若取景相机和背景没有发生移动，而被拍摄物体运动，则图像存在局部模糊；若景物静止而相机发生
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2024-06-07 19:34:57
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、SIFT综述(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦
舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能,一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中,记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊,给后续的图像处理和分析带来一定的困难。运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的,而有一些时候图像会出现局部模糊的情况,这时需要针对局部模
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2023-10-19 09:04:59
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图像复原技术的目的是使退化了的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。图像复原与图像增强的联系与区别：图像复原和图像增强相似，两者都是要得到某种意义上改进的图像，或者说，希望改进输入图像的质量。两者不同之处是图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性，以取得看起来比较好的视觉效果。而图像复原则认为图像在某种情况下退化或者恶化啦，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或者复原原始图像。尽管两者有相交叉的邻域，但
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2023-10-29 09:39:38
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在做一次活动页面的时候，设计师提出了这么一个想法：希望将一个图片打碎之后，在生成一个手机壳的效果。 最初的想发就是查看一下网上是否有一些成熟的方案可以学习和借鉴，于是找到了一个framentfly.js，感觉整体效果是有那么一点，和自己想的效果还是有差距的。再就是找到奇舞团的博客上有这么一片文章，“文字”聚合
当用相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片有模糊现象,这种由于相机和被拍摄对象之间的相对运动造成图象模糊的现象叫运动模糊现象。这种模糊大多是由于相机与景物的相对移动而导致同一时刻不同景物点在CCD的同一点同时曝光而造成的。运动模糊现象在数字图象处理实践中经常会遇到,本文将要研究的运动模糊图像恢复,是针对匀速直线运动引起的图像模糊进行复原。图像恢复操作的数据
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2023-10-21 08:12:33
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逆滤波图像复原 ：
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2019-11-25 04:04:00
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图像复原
原创
2021-08-08 10:27:43
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图像复原
原创
2021-08-19 12:52:58
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从本期开始，会探索图像恢复领域的论文和代码。本次先阅读一下综述。 传统方法一个很大的假设是我们相信我们可以在缺失区域之外找到相似的patch，但是如果缺失区域之外没有任何类似的patch，就没有办法正确修复图像了。1 经典GAN方法1.1 context encode：U-net生成器2016年出现的基准的GAN算法，生成器为一个U型网络，判别器为多层卷积网络。损失包括像素级别的重建损失(L2)和
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2023-12-27 14:51:48
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图像退化/复原过程的模型 在图像退化/复原建模之前先得知道什么是图像退化？图像的质量变坏叫做退化。退化的形式有图像模糊、图像有干扰等。为什么图像会退化呢？无论是由光学、光电或电子方法获得的图像都会有不同程度的退化；退化的形式多种多样。如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的相差、成像光源或射线的散射等； 图像复原和图象增强一样，都是为了改善图像视觉效果
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2024-05-13 14:38:15
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最近需要处理运动模糊图像，查阅了资料发现维纳滤波是个不错的方法，于是借鉴了高人的一些资料，比如：论坛：代码：首先非常感谢这位高人的分享！代码我运行了下发现，有几个问题需要解决：第一，图像的模糊距离跟模糊角度需要自己使用其他合适的方法去估计；第二，经过测试，当模糊角度为锐角时，此代码完全可行，当模糊角度为其他数值时，会有内存错误，我试着看懂如何根据模糊大小和模糊角度去得到点扩散函数，惭愧的很，最
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2024-01-07 18:45:34
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1.算法概述该方法首先利用EM2M算法引入到图像融合领域。在此基础上,利用统计模型对图像进行非监督分类的模型参数估计转化通过EM算法从不完全数据中估计模型参数的问题,并利用Marko随机场模型建立类别的先验概率、EM迭代算法进行图像分类的方法有较高的分类精度和鲁,导出了基于分布式和集中式多传感器图像融合模型的两种融合方法。最后仿真试验表明,融合方法既可以提高分类精度,又可以加强对噪声的抗干扰能力.
原创
2022-12-25 18:46:58
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最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅）概要适用问题EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。优缺点优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验似然是单调不减的。&
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2023-09-05 08:08:05
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一、EM简介EM(Expectation Mmaximization) 是一种迭代算法， 用于含隐变量(Latent Variable) 的概率模型参数的极大似然估计， 或极大后验概率估计 EM算法由两步组成， 求期望的E步，和求极大的M步。 EM算法可以看成是特殊情况下计算极大似然的一种算法。现实的数据经常有一些比较奇怪的问题，比如缺失数据、含有隐变量等问题。当这些问题出现的时候，计算极大似然函
目录似然函数极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE）极大似然估计应用求解极大似然估计初识EM算法问题引入隐变量直观理解EM算法隐变量的后验概率分布EM算法公式详细推导含隐变量的对数似然函数利用jensen不等式转化方程jeasen不等式转化详解如何表示期望为什么是凹函数转化对数似然方程式为不等式拔高下界什么时候下界与对数似然相等EM算法总结EM算法应用场景EM
（四）实验4 图像复原 一、实验主题 学习图像复原的相关原理及实现方法，并掌握逆滤波、维纳滤波的原理与程序实现。 二、实验目的 1．掌握图像复原的基本原理和方法。 2．学习使用程序设计环境。 3．使用设计框架构造应用程序。 4．掌握逆滤波、维纳滤波的原理和实现。 三、实验要求 对图像进行退化处理，如加噪、运动干扰等，根据退化模型设计复原滤波器，如逆滤波、维纳滤波，对图像进行复原，对比原始图、退化图
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2023-12-01 06:42:20
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## 图像复原：使用Python恢复图像质量
