图像处理

点击蓝字 关注我们 前面一讲我们已经讲解了滤波的原理和公式，为了让小伙伴更加熟悉基本原理，本将中我们采用了自编写滤波函数和Matlab自带的函数两种方式来实现中值滤波、均值滤波和高斯滤波。 小伙伴可以通过点击文末“ 阅读原文 ”直接获取本文所用程序。 准备工作 在进行滤波之前需要进行一些准备操作，也就是需要找含有噪声的图片。对了突出效果、方便比较，小白用程序生成了椒盐和高斯两种噪声。 1 clear all 2 A=imread('origin.jpg'); 3 A=rgb2gray(A); 4 B=imread('xiaobai.jpg'); 5 A_gaussian = imnoise(A,'gaussian',0,39*39/(255*255)); %加入噪声函数，通过后面关键字来选取加入噪声的类型，后面两个数是高斯噪声的均值和σ 6 A_salt_pepper=imnoise(A,'salt & pepper',0.05); %加入噪声函数，加入椒盐噪声，后面的参数是椒盐噪声的密度 上面代码已经给出了注释，部分函数由于在前几讲中已经出现，所以没有再次叙述。生成的两张含有噪声的图片如下： 高斯噪声 椒盐噪声 自编均值滤波实现 在自己写函数实现均值滤波的时，主要分为4个步骤：生成滤波模板、延拓被滤波图像、像素位置遍历滤波、裁剪滤波后图像。通过程序来进一步了解该过程。 1 n=

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 研究生导师身份是否应该 “终身制” 一直是广受讨论的话题。 7月29日， 全国研究生教育会议 在北京召开， 习近平 主席 亲自 出席， 多项重磅指导意见出炉，在当下国内外环境下，此次研究生教育会议也显得尤其重要。 会后， 8月3日， 中国传媒大学 召开研究生教育会议，改革涉及招生考试、培养与学位、导师评聘、质量监控、学科专业设置等关键环节。 在导师管理方面，该校明确将通过实行评聘分离，动态管理，打破导师终身制。 在结果评价上，建立分级、分类评审体系。 实行学术型、专业型导师分类评审；校内导师、校外兼职导师、校外业界导师分类评审；普通、破格、重大影响力导师分级评审制度。 博导资格实行校外同行双向匿名评议，设立破格型博导、硕导资格评审通道和专硕导师资格评审通道。 以立德树人为导向，注重对导师爱岗敬业奉献度、所指导学生培养质量情况、代表性科研与创作成果情况等的考查，有奖有惩，建立多元立体的导师评价标准体系。 同时，探索增值评价，破除“唯项目”倾向，建立多样化成果代表作制。对于未达到岗位聘任科研项目成果要求的博导，实行重大预期成果制，签订协议后可申请岗位聘任招收博士研究生。 近日，另一所双一流高校， 华南理工大学 同样召开第十届学位评定委员会第十二次全体会议，领导 在会上表示

近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种新的超分辨率模型 SRFlow。该模型是一种基于归一化流的超分辨率方法，具备比 GAN 更强的脑补能力，能够基于低分辨率输入学习输出的条件分布。 选自arXiv，作者：Andreas Lugmayr等，编辑：小舟、魔王。 超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。 近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种新的超分辨率模型 SRFlow。 该模型是一种基于归一化流的超分辨率方法，具备比 GAN 更强的脑补能力，能够基于低分辨率输入学习输出的条件分布 。 论文地址： https:// arxiv.org/pdf/2006.1420 0.pdf 项目地址： https:// github.com/andreas128/S RFlow? 研究者 使用单个损失函数 ，即负对数似然（negative log-likelihood）对模型进行训练。SRFlow 直接解释了超分辨率问题的不适定性，并学习预测不同逼真度的高分辨率图像。此外，研究者利用 SRFlow

ImageFont模块定义了相同名称的类，即ImageFont类。这个类的实例存储bitmap字体，用于ImageDraw类的text()方法。 PIL可以配置是否支持TrueType和OpenType字体 一、ImageFont模块的函数 1、 Load 定义：ImageFont.load(file)⇒ Font instance 含义：从指定的文件中加载一种字体，该函数返回对应的字体对象。如果该函数失败，将产生IOError异常。 2、 Load_path 定义：ImageFont.load_path(file)⇒ Font instance 含义：和函数load()一样，但是如果没有指定当前路径的话，会从sys.path开始查找指定的字体文件。 3、 Truetype 定义1：ImageFont.truetype(file,size) ⇒ Font instance 含义1：加载一个TrueType或者OpenType字体文件，并且创建一个字体对象。这个函数从指定的文件加载了一个字体对象，并且为指定大小的字体创建了字体对象。 在windows系统中，如果指定的文件不存在，加载器会顺便看看windows的字体目录下是否存在。 这个函数需要_imagingft服务。 定义2：ImageFont.truetype(file,size, encoding=value) ⇒ Font

本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载。 选自arXiv 作者：Andreas Lugmayr等 编辑：小舟、魔王 近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。 超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。 近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种新的超分辨率模型 SRFlow。 该模型是一种基于归一化流的超分辨率方法，具备比 GAN 更强的脑补能力，能够基于低分辨率输入学习输出的条件分布 。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.14200.pdf 项目地址：https://github.com/andreas128/SRFlow （尚未开源） 研究者 使用单个损失函数 ，即负对数似然（negative log-likelihood）对模型进行训练。SRFlow 直接解释了超分辨率问题的不适定性

文 | 知乎 编辑 | 公子龙 1 实习时我眼里的字节跳动 刚刚实习结束，说下感受吧，base北京总部矮楼。 头条实习工资真的高，数一数二水平。 食堂每天菜品数量固定的就那些，午餐晚餐有水果，酸奶等，都是免费的，味道挺不错，至少我还没吃腻，偶尔会出点新花样。下午茶每天4点过来，在12点的午饭和7点的晚饭之间可以填填肚子。茶水间零食和茶叶咖啡啥的都免费拿。虽然每天三顿饭＋下午茶＋零食，但还是瘦了，因为工作真的还是挺累的。 上下班的话，上午一般没要求，我9点多到公司吃完早饭到工位，公司很多人都没来，大部分在10点半左右到。中午午饭结束许多同事会在桌子上趴着睡会，一般都带抱枕去公司。晚上下班看部门了，研发岗的话一般要走得晚一些，9点半这样会有人陆陆续续开始走，10点后下班打车有报销，不过车挺难打的，如果住的地方偏的话。我实习期间一般10点后走，最晚11点半回去。 一周双休，一周周日加班，周五和周三活动日晚上大家走的挺早的，估计都觉得工作挺累吧2333。不过虽然大家都说头条加班厉害，但互联网大厂哪个不加班呢，头条的加班整体还是很充实的。 头条对于新人的培养方面感觉还不是很健全吧，现在有 bootcamp 新人训练营和导师制，但大部分时候还是得靠自己去摸索。入职三天 mentor 引用了一鸣的 context，not control，和我说了context 任务场景后，就not

VPX技术基础概论 新型 VPX(VITA 46) 标准是自从 VME 引入后的 25 年来，对于 VME 总线架构的最重大也是最重要的改进。它将增加背板带宽，集成更多的 I/O ，扩展了格式布局。 目前， VME64x 已经不能满足国防和航空领域越来越高的性能要求和更为恶劣环境下的应用。许多应用，例如雷达，声纳，视频图像处理，智能信号处理等，由于受到 VME64x 传输带宽的限制，系统性能无法进一步提高。急需要一种新体制的总线，替代现有的 VME64x 总线，以提高系统传输带宽。 1. VPX标准概述 VITA 46 基础标准由 VITA46.0 （基础协议）和 VITA46.1 （ VME 连接）描述，也称为 VPX ，并成功地于 2006 年一月引入。这是一个里程碑，因为我们可以确信 VITA46 标准已经设计和实现出来了。下一步是完成最终文档，并且提交 ANSI （美国国家标准化组织）得到正式 ANSI 批准。 1.1 VPX高速串行总线 VPX 总线是 VME 技术的自然进化，它采用高速串行总线替代并行总线是其的最主要变化。 VPX 采用 RapidIO 和 Advanced Switching Interconnect 等现代的工业标准的串行交换结构，来支持更高的背板带宽。这些高速串行交换可以提供每个差分对儿 250MBytes/sec 的数据传输率。如果 4

出品 | AI科技大本营 魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。 而短视频平台为了抢夺用户，正在通过各种方式提升用户体验。其中，AR特效打破虚拟与真实的界线，带来丰富的娱乐性，再度提升了短视频的体验。结合人脸识别技术，AR特效相机可以在人脸上添加各种萌萌的动物挂件，与此同时，AR特效功能还会匹配相应的背景音乐，从而吸引用户生成有趣生动的AR内容。 腾讯微视作为一款时下热门的短视频软件之一，对于创意玩法应用也有诸多有趣的探索。 最近， 他们推出了“AR投篮机”，在微视APP内搜索“AR投篮” ， 点击体验后，手机屏幕会出现一个投篮的小游戏，点开始就能投篮。除了AR投篮机，腾讯微视此前还推出了摆摊、熊出没等有趣的特效。 更重要的是，从微视引入的AR特效功能出发，也可以一窥腾讯在AR前沿技术上的布局。 这些AR特效背后的核心技术 是由腾讯微视光流团队和视频理解团队研发的一整套AR技术基建， 具体包括6自由度定位与跟踪、语义分割、物体检测等，以及集成物理引擎、渲染引擎骨骼绑定及驱动等技术。 当然，在开发具体AR特效时，以上相关AR算法都被集成到一个SDK，每个具体技术的都可以进行类似模块化组合，有效加速新能力的接入速度。在玩法设计上，微视将底层的能力统一封装打包制作成针对设计师的可图形化操作工具

在此前的文章【1】中，我们讨论了在Python中利用pywt包提供的API对图像做小波分解的基本方法。小波变换在图像处理中的一个具体应用就是平滑去噪。后续我们还会从原理上讨论如何利用小波变换来设计图像去噪算法。但在此之前，作为铺垫，本文将主要演示，利用Python中已有的API进行图像小波去噪的方法及效果。如果你对小波变换的基本原理还不是很清楚，请参考我已经出版的《图像处理中的数学修炼》（清华大学出版社）或《数字图像处理：原理与实践》（电子工业出版社）等书籍。在后续解释如何利用小波变换设计图像去噪算法时，这些基础知识将是必须的。 欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji ，鉴于目前网上盗贴、洗稿等现象严重，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。 此前，在【2】中我们曾介绍过，Python图像处理常用的包有三个，（截止本文写作之时）其中已经内置了小波去噪函数的是scikit-image（或缩写成skimage）。小波去噪与傅里叶变换去噪、离散余弦变换等都是基于频域的去噪方法。JPEG图像编码中使用的就是基于离散余弦变换的有损压缩方式。参考《图像处理中的数学修炼（第2版）》中的第7章，在通常情况下

数字图像处理（湍流模型，运动模糊噪声的添加及逆滤波） 1.湍流模型噪声的添加及逆滤波 这里是在频域添加的，就是要先进行（快速）傅里叶正变换得到图像的频域，再在频域添加湍流模型噪声，不会快速傅里叶变换的，可以去我上个博客看看，快速傅里叶变换在我上个博客里有写。废话不多说，直接贴代码。 注意： 1.我这里写的函数的参数名是根据我的快速傅里叶变换的频谱函参数名写的，两者要对应上 2.在逆滤波的时候要注意除以噪声的频域的实部跟虚部不能同时为零，要不然就出现“雪花”图 湍流模型噪声的添加： std :: vector < double > real_1 , img_1 , pfTurbuMatrix ; void CExImage1View :: OnFturbu ( ) { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 OnFuliyekuaiz ( ) ; int iImageWidth = m_Image . GetWidth ( ) ; int iImageHeight = m_Image . GetHeight ( ) ; for ( int i = 0 ; i < iImageWidth * iImageHeight ; i ++ ) { real_1 . push_back ( 0.0 ) ; img_1 . push_back ( 0.0 ) ; pfTurbuMatrix .