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图像算法工程师，从事图像算法，机器视觉，AI算法方向工作
上一章介绍了机器学习的内容，这一章来了解一下深度学习。深度学习是在机器学习的基础上继续研究得来的，又经过了几十年日日夜夜的科研人员的研究，最终留下一些通用的、经典的算法，下面我们开始学习吧。
上一章介绍了机器学习的内容，这一章来了解一下深度学习。深度学习是在机器学习的基础上继续研究得来的，又经过了几十年日日夜夜的科研人员的研究，最终留下一些通用的、经典的算法，下面我们开始学习吧。
上一章介绍了机器学习的内容，这一章来了解一下深度学习。深度学习是在机器学习的基础上继续研究得来的，又经过了几十年日日夜夜的科研人员的研究，最终留下一些通用的、经典的算法，下面我们开始学习吧。
AI人工智能包含的内容十分广泛，对于图像处理而言，机器学习、深度学习或者计算机视觉主要关注图像识别这部分内容，所以重点学习CNN卷积神经网络。今天先从上古时期的机器学习开始。
AI人工智能包含的内容十分广泛，对于图像处理而言，机器学习、深度学习或者计算机视觉主要关注图像识别这部分内容，所以重点学习CNN卷积神经网络。今天先从上古时期的机器学习开始。
MATLAB中卷积函数总结包括：conv、filter、conv2、filter2和imfilter
MATLAB中卷积函数总结包括：conv、filter、conv2、filter2和imfilter
MATLAB中卷积函数总结包括：conv、filter、conv2、filter2和imfilter
图像中各个像素与其相邻像素之间的有很强的相关性，包含的信息也十分丰富，目标的尺寸有大有小，对比度有强有弱，此时就需要一个“显微镜”或者“望远镜”-----多尺度图像技术。它可以在不同分辨率下观察目标的特征进而进行处理。
图像中各个像素与其相邻像素之间的有很强的相关性，包含的信息也十分丰富，目标的尺寸有大有小，对比度有强有弱，此时就需要一个“显微镜”或者“望远镜”-----多尺度图像技术。它可以在不同分辨率下观察目标的特征进而进行处理。
图像中各个像素与其相邻像素之间的有很强的相关性，包含的信息也十分丰富，目标的尺寸有大有小，对比度有强有弱，此时就需要一个“显微镜”或者“望远镜”-----多尺度图像技术。它可以在不同分辨率下观察目标的特征进而进行处理。
基于曲线拟合的定标算法
只有探测器的响应满足线性响应的条件下，两点定标校正算法才能取得较好的效果。而在实际情况下，探测器单元的响应通常呈非线性，随着入射辐照度范围的加大，探测器响应的线性度往往会变差。此时，若采用两点法进行校正必然会引入线性近似误差。
两点定标算法较一点定标在效果上有了较大的提高，并且依然有着较低的算法复杂度。因此，其在红外探测器的工程生产中被大量使用。两点定标算法同一点定标算法的原理基本相同，只是通过两个定标点来计算校正参数。
一种基于场景的非均匀校正算法，补充一下更加简单，容易工程化实现的基于参考辐射源的校正算法，也叫基于定标的校正算法。
空域低通时域高通非均匀性校正算法
图像非均匀校正中的场景校正算法-时域高通滤波算法（Temporal High Pass Filtering, THPF)以及它后续的各种改进版本。空域和频域已经在之前的文章介绍过一些了，时域还没有。图像是二维空间域上的像素，随着时间的延续，每秒25、30、60帧，就成了视频，针对视频进行图像处理，就可以考虑增加一个时间维度，图像帧与帧之间是存在相关性的，结合时域滤波算法可以有效去除图像中的噪声和探测非均匀性问题。
全变分图像去噪算法，与之前的高斯、均值滤波等各向同性模型不同，全变分模型是一个依靠梯度下降法对图像进行平滑的各向异性的模型，希望在图像内部尽可能对图像进行平滑（相邻像素的差值较小），而在图像边缘（图像轮廓）尽可能不去平滑。想要全面了解全变分模型，需要知道泛函分析，梯度下降法，欧拉拉格朗日方程E-L等概念。
离散余弦变换滤波算法（DCT）C++实现
之前介绍的所有滤波算法都是空间域滤波算法（即2D滤波算法）。离散余弦变换滤波算法（DCT）属于频率域滤波算法（即3D滤波算法）。
总结了近年来22篇盲元检测与补偿算法论文中算法的类型、窗口大小和创新点，也复现了部分算法之后有时间再分享。
积分图算法由Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。积分图算法是一种快速计算图像区域和以及图像区域平方和的算法。它的核心思想就是对每一个图像建立起自己的积分图查找表，在图像处理的阶段就可以根据预先建立积分图查找表直接查找从而实现对均值卷积的线性时间计算。做到了卷积执行的时间与窗口大小无关。之前介绍的NL-means算法就可以采用积分图算法进行优化加速。
非局部均值滤波算法（NL-means）。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上，论文原文：A non-local algorithm for image denoising，还有一篇2011年的论文：Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT（离散余弦变换滤波）、TV（全变分滤波）、BM3D（3维块匹配滤波）等算法。
非局部均值滤波算法（NL-means）。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上，论文原文：A non-local algorithm for image denoising，还有一篇2011年的论文：Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT（离散余弦变换滤波）、TV（全变分滤波）、BM3D（3维块匹配滤波）等算法。
总结一下图像处理中常用的几种滤波算法，包括中值、均值、高斯、双边、引导滤波这五种，主要用于图像平滑去噪方面。滤波算法的基本思路，就是采用周边像素，加权平均计算一个新的像素，来缓减噪声对当前像素的影响。
总结一下图像处理中常用的几种滤波算法，包括中值、均值、高斯、双边、引导滤波这五种，主要用于图像平滑去噪方面。滤波算法的基本思路，就是采用周边像素，加权平均计算一个新的像素，来缓减噪声对当前像素的影响。
总结一下图像处理中常用的几种滤波算法，包括中值、均值、高斯、双边、引导滤波这五种，主要用于图像平滑去噪方面。滤波算法的基本思路，就是采用周边像素，加权平均计算一个新的像素，来缓减噪声对当前像素的影响。
总结一下图像处理中常用的几种滤波算法，包括中值、均值、高斯、双边、引导滤波这五种，主要用于图像平滑去噪方面。滤波算法的基本思路，就是采用周边像素，加权平均计算一个新的像素，来缓减噪声对当前像素的影响。
python打包封装软件方法
Tensorflow实现Dropout抑制过拟合
Tensorflow实现过拟合问题
Tensorflow实现模型优化与超参数选择
Tensorflow实现逻辑回归-softmax多分类
Tensorflow实现逻辑回归-二分类
图像二值化在MATLAB 2019 版中提示：建议不要使用‘im2bw’而改用‘imbinarize’。
读取16位raw图像，图像大小为640*512，也可自行调整。
区分盲元与噪点，采用不同的图像处理算法去除
一阶微分边缘算子：经典算子比如：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等。 二阶微分边缘算子：Laplacian算子，LoG（ Laplace of Gaussian function）边缘检测算子和DoG（Difference of Gaussian）高斯差分算子。
一阶微分边缘算子：经典算子比如：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等。 二阶微分边缘算子：Laplacian算子，LoG（ Laplace of Gaussian function）边缘检测算子和DoG（Difference of Gaussian）高斯差分算子。
一阶微分边缘算子：经典算子比如：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等。 二阶微分边缘算子：Laplacian算子，LoG（ Laplace of Gaussian function）边缘检测算子和DoG（Difference of Gaussian）高斯差分算子。
一阶微分边缘算子：经典算子比如：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等。 二阶微分边缘算子：Laplacian算子，LoG（ Laplace of Gaussian function）边缘检测算子和DoG（Difference of Gaussian）高斯差分算子。
一阶微分边缘算子：经典算子比如：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等。 二阶微分边缘算子：Laplacian算子，LoG（ Laplace of Gaussian function）边缘检测算子和DoG（Difference of Gaussian）高斯差分算子。
Verilog HDL是一种硬件描述语言（HDL:Hardware Description Language），以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言，用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，还可以表示数字逻辑系统所完成的逻辑功能。 Verilog HDL和VHDL是世界上最流行的两种硬件描述语言，都是在20世纪80年代中期开发出来的。前者由Gateway Design Automation公司（该公司于1989年被Cadence公司收购）开发。两种HDL均为IEEE标准。
Verilog HDL是一种硬件描述语言（HDL:Hardware Description Language），以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言，用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，还可以表示数字逻辑系统所完成的逻辑功能。 Verilog HDL和VHDL是世界上最流行的两种硬件描述语言，都是在20世纪80年代中期开发出来的。前者由Gateway Design Automation公司（该公司于1989年被Cadence公司收购）开发。两种HDL均为IEEE标准。
Verilog HDL是一种硬件描述语言（HDL:Hardware Description Language），以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言，用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，还可以表示数字逻辑系统所完成的逻辑功能。 Verilog HDL和VHDL是世界上最流行的两种硬件描述语言，都是在20世纪80年代中期开发出来的。前者由Gateway Design Automation公司（该公司于1989年被Cadence公司收购）开发。两种HDL均为IEEE标准。
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Verilog HDL是一种硬件描述语言（HDL:Hardware Description Language），以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言，用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，还可以表示数字逻辑系统所完成的逻辑功能。 Verilog HDL和VHDL是世界上最流行的两种硬件描述语言，都是在20世纪80年代中期开发出来的。前者由Gateway Design Automation公司（该公司于1989年被Cadence公司收购）开发。两种HDL均为IEEE标准。
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Verilog HDL是一种硬件描述语言（HDL:Hardware Description Language），以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言，用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，还可以表示数字逻辑系统所完成的逻辑功能。 Verilog HDL和VHDL是世界上最流行的两种硬件描述语言，都是在20世纪80年代中期开发出来的。前者由Gateway Design Automation公司（该公司于1989年被Cadence公司收购）开发。两种HDL均为IEEE标准。
发表了文章
2023-02-10
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