数据滤波

一、图像及其类型 图像（image）的定义是： 在一般意义下，一幅图像是一个物体或对象（object）的另一种表示。亦即图像是其所表示物体或对象信息的一个直接描述和浓缩表示。简而言之，即图像是物体在平面坐标上的直观再现。一幅图像包含了所表示物体的描述信息和特征信息，或者说图像是与之对应的物体或抽象的一个真实表示，这个表示可以通过某些技术手段实现。 数字图像处理（digital image processing）： 又称为计算机图像处理，它是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、变换、复原、分割、特征提取、识别等运算与处理。 图像的分类： 可见图像（visible image）： 是指视觉系统可以直接看见的图像，这也是大多数人在日常生活中所见到的和所理解的图像，这一类图像一般通过照像、手工绘制等传统方法获得，通常计算机不能直接处理，但是经过数字化处理后可变为数字图像。 物理图像（physical image）： 所反映的是物体的电磁波辐射能，包括可见光和不可见光图像。 数字图像（maths image） ：指由连续函数或离散函数生成的抽象图像，其中离散函数所生成的图像就是计算机可以处理的数字图像。 其他相关概念： 计算机图形学（computer graphic）： 是指利用计算机技术将概念或数学描述所表示的物体（非实物）图像进行处理和显示的过程。 计算机视觉（computer

引用本文： [如本文对读者朋友们的研究有所帮助，请添加如下参考文献] 纪荣嵘,林绍辉,晁飞,吴永坚,黄飞跃. 深度神经网络压缩与加速综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(9): 1871-1888. Ji Rongrong,Lin Shaohui,Chao Fei,Wu Yongjian,Huang Feiyue. Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(9): 1871-1888. 1.原因 对于深度神经网络而言，其无论参数、计算量、数据存储或者说是网络深度与宽度等等都会限制深度神经网络在嵌入式、便携式工具上的拓展应用 2.加速、压缩任务 2.1 卷积层： 计算耗时长，可以通过权值共享策略进行网络存储压缩，涉及到的是网络的计算加速 2.2 全连接层： 因为是神经元之间的全连接，所以其网络参数尤其的多，因此涉及到的是网络模型的内存压缩 而这两项任务设计到很多学类门课： 机器学习、参数优化、计算架构、数据压缩、索引、硬件加速 。 3.主流方法 深度神经网络的压缩与加速的主要方法有： 参数剪枝、参数共享、低秩分解、紧性卷积核设计、知识蒸馏 参数剪枝： 主要通过设计判断参数重要与否的准则

文章目录 1.噪声与imnoise函数 2.平滑滤波器 3.中值滤波器 4.自适应滤波器 5.锐化滤波器 使用空域模板进行的图像处理，称为图像的空域滤波增强，模板本身称为空域滤波器。空域滤波增强的机理就是在待处理的图像中逐点的移动模板，滤波器在该点的响应通过事先定义的滤波器系数和滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。 空域滤波器可以分为平滑滤波器、中值滤波器、自适应除噪滤波器和锐化滤波器。 1.噪声与imnoise函数 图像噪声按照其干扰源可以分为内部噪声和外部噪声。外部噪声，既指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声，如电气设备、天体放电现象等引起的噪声。内部噪声，一般可分为以下4种： （1）由光和电的基本性质所引起的噪声 （2）电器的机械运动产生的噪声 （3）器件材料本身引起的噪声 （4）系统内部设备电路所引起的噪声 按噪声与信号的关系分类，可以将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。设f（x，y）为信号，n（x，y）为噪声，噪声影响信号后的输出为g（x，y）。表示加性噪声的公式如下： 加性噪声和图像信号强度是不相关的，如运算放大器。图像在传输过程中引进的“信道噪声”，电视摄像机扫描图像的噪声，这类带有噪声的图像g（x，y）可看成理想无噪声图像f（x，y）与噪声n（x，y）之和。形成的波形是噪声和信号的叠加，其特点是n（x，y）和信号无关。如一般的电子线性放大器

文章目录 语法 说明 示例 shape-滤波数据的子区 算法 filter2 二维数字滤波器 语法 Y = filter2 ( H , X ) Y = filter2 ( H , X , shape ) 说明 Y=filter2(H,X)根据矩阵H中的系数，对数据矩阵X应用有限脉冲响应滤波器。 Y=filter2（H，X，shape），根据shape返回滤波数据的子区。例如，Y=filter2（H，X，‘valid’）仅返回计算的没有补零边缘的滤波数据。 示例 二维台座 您可以使用与 conv2 函数紧密相关的 filter2 函数对图像和其他二维数据进行数字滤波。 创建并绘制一个内部高度等于 1 的二维台座。 A = zeros ( 10 ) ; A ( 3 : 7 , 3 : 7 ) = ones ( 5 ) ; mesh ( A ) H = [ 1 2 1 ; 0 0 0 ; - 1 - 2 - 1 ] ; Y = filter2 ( H , A , 'full' ) ; mesh ( Y ) 将 H 旋转 180 度，并将结果与 A 进行卷积。该输出等同于按照 H 中的系数对 A 中的数据进行滤波。 C = conv2 ( A , rot90 ( H , 2 ) ) ; mesh ( C ) shape-滤波数据的子区 shape - 滤波数据的子区 ‘same’ （默认）

1 高斯滤波简介 　　了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的 概率密度函数 服从 高斯分布 （即 正态分布 ）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的 功率谱密度 又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为 常数 ，是指先后信号在时间上的相关性， 高斯白噪声 包括 热噪声 和 散粒噪声 。 　　高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2) 　　其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器，高斯函数的图形： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2 高斯滤波函数 　　对于图像来说，高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子，用于图像模糊化（去除细节和噪声）。 　　1) 高斯分布 　　一维高斯分布： 　　　　　　 　　二维高斯分布： 　　 　　2) 高斯核 　　理论上，高斯分布在所有定义域上都有非负值，这就需要一个无限大的卷积核。实际上，仅需要取均值周围3倍标准差内的值，以外部份直接去掉即可。 如下图为一个标准差为1.0的整数值高斯核。 　　　　　　　　　　　　　　　

一 中值滤波概念 中值滤波算法以某像素的领域图像区域中的像素值的排序为基础，将像素领域内灰度的中值代替该像素的值[1]； 如：以3*3的领域为例求中值滤波中像素5的值 图1 1）int pixel[9]中存储像素1，像素2...像素9的值； 2）对数组pixel[9]进行排序操作； 3）像素5的值即为数组pixel[9]的中值pixel[4]。 中值滤波对处理椒盐噪声非常有效。 二 中值滤波代码实现 项目工程： https://github.com/ranjiewwen/Everyday_Practice/tree/master/MedianFilter/MedianFilter/MedianFilter //中值滤波：本算法采用3*3的领域范围 void MyImage::MedianFilterOper() { //0. 准备：获取图片的宽，高和像素信息， int const num = 3 * 3; unsigned char pixel[num] = { 0 }; //保存领域的像素值 int width = m_bmpInfo.biWidth; int height = m_bmpInfo.biHeight; int widthbyte = (width * m_bmpInfo.biBitCount / 8 + 3) / 4 * 4; //保证为4的倍数 //相对于中心点

中值滤波 　　 中值滤波法 是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 　　实现方法： 　　1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序 　　2：用排序后的中值取代要处理的数据即可 　　中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大. 　　中值滤波在 图像处理 中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法 　　中值滤波原理 　　中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是 把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模 板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l), (k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字 形，圆环形等。 来源： https://www.cnblogs.com/cplusplus/archive/2012/05/11/2495449.html

在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有： sensor_msgs::PointCloud sensor_msgs::PointCloud2 pcl::PointCloud<T> 关于PCL在ros的数据的结构，具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview 关于sensor_msgs::PointCloud2 和 pcl::PointCloud<T>之间的转换使用 pcl::fromROSMsg 和 pcl::toROSMsg sensor_msgs::PointCloud 和 sensor_msgs::PointCloud2之间的转换 使用 sensor_msgs::convertPointCloud2ToPointCloud 和 sensor_msgs::convertPointCloudToPointCloud2 . 那么如何在ROS中使用PCL呢？ （1）在建立的包下的CMakeLists.txt文件下添加依赖项 在package.xml文件里添加： <build_depend>libpcl-all-dev</build_depend> <run_depend>libpcl-all</run_depend> 在src文件夹下新建.cpp文件 #include <ros/ros.h> // PCL specific includes

Abstract 判别式相关滤波器(DCF)具有良好的视觉目标跟踪性能。 他们成功的关键 是有效利用可用的负面数据的能力，包括一个训练样本的所有 移位版本 。然而，低级的DCF形式仅限于单分辨率的特征图， 这极大地限制了它的潜力 。在这篇文章中，我们超越了传统的DCF框架，介绍了一种 训练连续卷积滤波器的新方法 。我们使用隐式内插模型来提出连续空间域的学习问题。 我们提出的方案能够有效地整合多分辨率深度特征图 ，从而在三种目标跟踪指标上取得优异的结果:OTB-2015(平均OP +5.1%)、Temple-Color(平均OP +4.6%)和VOT2015(相对故障率降低20%)。此外，我 们的方法能够进行亚像素定位 ，这对于精确的特征点跟踪是至关重要的。在广泛的特征点跟踪实验中，证明了该算法的有效性。 来源： CSDN 作者： 听我的错不了 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45032769/article/details/103600793

语音质量评估，就是通过人类或自动化的方法评价语音质量。在实践中，有很多主观和客观的方法评价语音质量。主观方法就是通过人类对语音进行打分，比如MOS、CMOS和ABX Test.客观方法即是通过算法评测语音质量，在实时语音通话领域，这一问题研究较多，出现了诸如如PESQ和P.563这样的有参考和无参考的语音质量评价标准。在语音合成领域，研究的比较少，论文中常常通过展示频谱细节，计算MCD(mel cepstral distortion)等方法作为客观评价。今年也出现了MOSNet等基于深度网络的自动语音质量评估方法。 语音质量评测方法 以下简单总结常用的语音质量评测方法。 主观评价：MOS[1], CMOS, ABX Test 客观评价 有参考质量评估(intrusive method)：ITU-T P.861(MNB), ITU-T P.862(PESQ)[2], ITU-T P.863(POLQA)[3], STOI[4], BSSEval[5] 无参考质量评估(non-intrusive method) 传统方法 基于信号：ITU-T P.563[6], ANIQUE+[7], NISQA[8] 基于参数：ITU-T G.107(E-Model)[9] 基于深度学习的方法：AutoMOS[10], QualityNet[11], MOSNet[12] 此外，有部分的方法