- 在泛函分析中，索伯列夫空间并不像 巴拿赫空间或者希尔伯特空间那么引入注意。但是在图像处理中，索伯列夫空间在介绍BV空间(有界变差函数空间)时，会被提到。而BV函数空间对于理解TV算法(偏微分方程在图像处理中的重要内容)至关重要!所以我特别在“图像处理中的数学原理详解”系列文章中留出一个小节来对索伯列夫空间进行必要的介绍。 2.3.7 索伯列夫空间 由广义导数的定义可以看出，这种导数不是关于函数的个别点处局部性质反映，因为它是通过在整个区间上积分的极限来确定的，而积分
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图像处理 索伯列夫
- 学期末一直忙考试，大作业，很久没来耕耘了。。。 虽然考试都结束了，手头还是累积了不少活儿要补，不多写了，晒个小项目，之前一直做的，后来当做模式识别课程的大作业交了。 大体框架如下：
还是之前的火灾检测，但是在一些简单的颜色、运动检测的基础上增加了模式识别的方法。(其实并不需要这么多种方法，因为作业要求试验三种以上的方法) 因为特征比较简单——SVM、非线性SVM、决策树、随机森林都是用的颜色直方图来训练;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的
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图像处理 模式识别
- 千呼万唤始出来，我们前面已经做了很多很多的准备，终于可以揭开傅立叶变换的面纱了。当然，在阅读这篇文章之前，请务必保证你已经掌握了傅立叶级数的所有内容，可以参看 图像处理中的数学原理详解(Part4) ——傅立叶级数的概念1 http://www.eepw.com.cn/article/201703/344947.htm 图像处理中的数学原理详解(Part5) ——傅立叶级数的概念2 http://www.eepw.com.cn/article/201703/344948.h
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傅立叶变换 图像处理
- 在前面的部分中我们已经完整地给出了梯度和散度这些数学概念的意义，这些生涩的定义在最初学习的时候很少有人会注意到它们跟图像能有什么联系。然而，随着学习的深入，当真正接触到图像处理算法时，你又不得不承认，梯度、散度这些东西几乎是无处不在的。本节所介绍的内容就是这些概念在图像处理中的最最简单应用之范例。这部分内容与边缘检测技术密不可分。 3.2.1 哈密尔顿算子
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图像处理 哈密尔顿算子
- 1.4.3 傅立叶级数的概念(2)——含“狄利克雷收敛定理”
本小节完。
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图像处理 傅立叶级数
- 1.4.3 傅立叶级数的概念(1)
我整理了图像处理中可能用到的一些数学基础，将其分成了6个章节(全文目录见上方链接)。如果你对其中的某一小节特别感兴趣，但是它还没有被发布，你可以在博客下方留言，我会据此调整发布顺序。但是请务必精确地指出章节标号(例如1.3.7 曲面积分)，而不是笼统地使用类似“第5章”或者“小波部分”这样的表述。因为等我把全部整个
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图像处理 傅立叶级数
- 1.3.9 斯托克斯公式与旋度
本小节完。
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图像处理
- 1.3.8 高斯公式与散度(含格林第一恒等式，格林第二恒等式及格林互逆定理)
本小节完。
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图像处理
- 陆放翁诗云：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，此乃亘古不变之真理也。 图像处理研究的一个很大特点就在于，它是一种和实际应用紧密联系的实用型学科。所有的算法都是针对实际中遇到的问题而存在的。无论是我们新提出了一个算法，还是我们新学习了一个算法，都可以直接写一个程序来检验它的处理效果。而且这种“效果”往往还是一目了然的。因为图像处理的输入和输出都是图像，图像就是用来给人看的。这种直观性是其它研究领域所很难具备的。例如，当年何恺明博士向CVPR提交其关于图像去雾算法的论文时，审稿人就很惊讶于这么简单的方
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图像处理 Matlab
- 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪?首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在，你鬼使神差的就想出来，那就是原始创新。比如图灵当初石破天惊地构想出图灵机模型就是原始创新。到现在也没有任何迹象表明，他受到了什么事或什么人的启发。事实上，现在人们(包括我学习图灵机的时候)也非常惊讶，图灵是如何
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图像处理 数据挖掘
- 做图像处理或计算机视觉研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是学校里的教授)，但是他们的空间里真的有料，可以学到很多。不断更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推荐的。 第一波是一些资源丰富的博客，有算法介绍，也有代码实现： 1、毕业于荷兰特温特大学的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchan
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图像处理 机器视觉
- 数字图像处理技术的研究与开发对数学基础的要求很高，一些不断涌现的新方法中，眼花缭乱的数学推导令很多期待深入研究的人望而却步。一个正规理工科学生大致已经具备了包括微积分、线性代数、概率论在内的数学基础。但在分析一些图像处理算法的原理时，好像还是感觉无从入手。实际所牵涉出来的问题主要可归结为如下几个原因：1)微积分、线性代数、概率论这些是非常重要的数学基础，但显示不是这些课程中所有的内容都在图像处理算法中有直接应用;2)当你将图像处理和数学分开来学的时候，其实并没有设法建立它们二者的联系;3)一些新方法或
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图像处理 算法
- 什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容 说起图像处理，你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说，数字图像处理研究的历史相当悠久;横向来说，数字图像处理研究的话题相当广泛。 数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前，大约在1920年的时候，图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，那时就应用了图像编码，被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地，再通过特殊设备进行输出。这是一次历史性的进步，传送一幅图片的时间从原
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图像处理 Matlab
- 随着嵌入式系统的发展，我们已经越来越离不开它们。本文设计了一个基于Xilinx ZYNQ平台硬件加速的体感游戏。首先，我们完成了手势方向控制贪食蛇游戏，该游戏通过进行肤色检测、手势跟踪并分析轨迹，来控制贪食蛇的位置。然后，我们实现了用verilog语言编写的运行在FPGA上的肤色学习和识别算法。最后，软件游戏调用基于AXI总线的协议与硬件加速单元通信，肤色识别算法运行时间减少了43.2713%，达到了加速的效果。
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图像处理 FPGA Zynq芯片 201611
图像处理介绍
图像处理
image processing
用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。
基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
图像压缩 由数字化得到的一 [
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