噪声分类

图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声 图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声 1 图像传感器噪声分类 2 图像传感器噪声描述 3 图像传感器噪声原理 3.1 热噪声（Thermal Noise） 3.2 散粒噪声（Shot Noise） 3.3 1/f噪声（Flicker Noise） 3.4 重置噪声（Reset Noise） 3.5 本底噪声（Noise Floor） 3.6 固定模式噪声（Fixed Pattern Noise） 3.7 光照响应非均匀性 4. 图像传感器降噪方法 4.1 热噪声降噪 4.2 散粒噪声降噪 4.3 1/f噪声降噪 4.4 CDS和DDS噪声抑制电路 图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声 本文主要是结合《Noise in Image Sensors》和《Image Sensors And Signal Processing for Digital Still Cameras》两本参考文献对图像传感器噪声进行总结，值得注意的是，本文介绍的图像传感器噪声，并不是图像噪声。图像传感器噪声的讨论中涉及到更多硬件等基础知识，而图像噪声产生的一个很重要的源头正是图像噪声， 只有彻底了解噪声的来源后才能更好地考虑如何去消除噪声 。此外，信号电荷数量随光照强度的响应如下图所示： 其中横坐标是光照强度，纵坐标是信号电荷数量，由图可知

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 导语| 12月23 日，微信扫物 iOS 版本正式上线。从识别特定编码形态的图片，到精准识别自然场景中商品图片，有哪些难点需要去克服? 扫物以图片作为媒介，聚合微信内部有价值的生态内容如电商，百科，资讯进行展示， 会催生哪些新的落地场景?本文将细细道来。 作者| breezecheng，腾讯 WXG 应用研究员 编辑| sukeli、尾尾 微信长期招收计算机视觉和OCR方向的人才, 欢迎简历breezecheng@tencent.com ​一. 扫一扫识物概述 1.1 扫一扫识物是做什么的? 扫一扫识物是指以图片或者视频（商品图：鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他商品）作为输入媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息（电商+百科+资讯，如图 1 所示），并展示给用户。这里我们基本覆盖了微信全量优质小程序电商涵盖上亿商品 SKU，可以支持用户货比 N 家并直接下单购买，百科和资讯则是聚合了微信内的搜一搜、搜狗、百度等头部媒体，向用户展示和分享与该拍摄商品相关的资讯内容。 图1 扫一扫识物功能示意图 百闻不如一试，欢迎大家更新 iOS 新版本微信 → 扫一扫 → 识物自行体验，也欢迎大家通过识物界面中的反馈按键向我们提交体验反馈。图 2 即为扫物实拍展示。 扫一扫识物实拍展示 1.2

噪声 1.噪声表现形式 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。 2.噪声对数字图像的影响 对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。 3.高斯噪声 噪声可以看作随机信号，具有统计学上的特征属性。功率谱密度（功率的频谱分布PDF）即是噪声的特征之一，通过功率谱密度分类噪声。 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。 概率密度函数PDF： 　　 其中z表示灰度值，μ表示z的平均值或期望值，σ表示z的标准差。标准差的平方σ2称为z的方差。 产生原因：1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 　　　　　2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 　　　　3）图像传感器长期工作，温度过高 4.表现形式 5.图像 高斯滤波器 1.定义 高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似

雷达原理知识点汇总 第一章 绪论 1、雷达概念(Radar)： radar的音译，“Radio Detection and Ranging ”的缩写。原意是“无线电探测和测距”，即用无线电方法发现目标并测定它们在空间的位置。 2、雷达工作原理： 发射机在定时器控制下，产生高频大功率的脉冲串，通过收发开关到达定向天线，以电磁波形式向外辐射。在天线控制设备的控制下，天线波束按照指定方向在空间扫描，当电磁波照射到目标上，二次散射电磁波的一部分到达雷达天线，经收发开关至接收机，进行放大、混频和检波处理后，送到雷达终端设备，能判断目标的存在、方位、距离、速度等。 3、雷达的任务： 利用目标对电磁波的反射来发现目标并对目标进行定位。随着雷达技术的发展，雷达的任务不仅仅是测量目标的距离、方位和仰角，而且还包括测量目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。 4、从雷达回波中可以提取目标的哪些有用信息，通过什么方式获取这些信息？ 斜距R : 雷达到目标的直线距离OP。 方位角α: 目标斜距R在水平面上的投影OB与某一起始方向(正北、正南或其它参考方向)在水平面上的夹角。 俯仰角β：斜距R与它在水平面上的投影OB在铅垂面上的夹角，有时也称为倾角或高低角。 5、雷达工作方式 连续波和脉冲波 6、雷达测距原理 R=(C∆t)/2 式中，R为目标到雷达的单程距离，

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf 使用噪声数据对噪声数据进行训练，然后修复图像。效果如下： SELF-SUPERVISED LEARNING FOR FEW-SHOT IMAGE CLASSIFICATION https://arxiv.org/pdf/1911.06045.pdf 利用自监督机制实现小样本下进行元学习后，以提升小样精度，大概就是这样的吧，注意的是最后不是分类，而是向量进行匹配，也就是计算特征向量的欧氏距离，其实使用hamming距离应该不错。 我最近也有这样的体会。 One pixel attack for fooling deep neural networks https://arxiv.org/abs/1710.08864 分类网络的攻击，修改单像素，这里使用了差分进化的方法。对抗样本的产生如此有意思。 差分进化的公式： F(q)=0.5xq 来源： https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/11911891.html

关于软间隔SVM和非线性SVM，在学习过程中，估计有很多入门的同学会好奇软间隔和硬间隔的区别有没有更合理的解释？软间隔中引入的松弛变量到底是什么？软间隔的优化函数和硬间隔的优化函数化简之后，为什么长得这么类似？有没有更形象的方式来划分软间隔中的支持向量，噪声点和误分类的点？软间隔SVM的代价函数，硬间隔SVM的代价函数和合页损失函数是一致的吗？以及核函数是个什么玩意？核函数的优点到底怎么解释？ 下面我将用EM算法的思想去解释软间隔和硬间隔的区别，并用通俗易懂的语言解释松弛变量的几何含义，以及系数C对支持变量的影响。用一张图解释软间隔是怎样区分支持向量，噪声点和误分类的点。对软间隔SVM的代价函数，硬间隔SVM的代价函数和合页损失函数的一致性进行了推导。 之后对特征空间和核函数的核心idea进行了阐述，并分析了核函数的形式来历和那句让人捉摸不透的优点。最后简要介绍了一下几个重要的核函数。 由于文章当中包含很多自己理解的部分，如有不当之处，请多多指正！！！ 线性分类SVM面临的问题 在上次课中，我们对线性可分SVM的算法的原理和流程进行了总结，如下图所示，为线性可分的数据集，我们可以采用线性可分的支持向量机，也称为硬间隔支持向量机。 当数据集中参杂了一些噪声，如下图所示，由于参杂了一个红色的噪声点，导致模型学习到的决策边界由下图中的粗虚线移动到了粗实线。 Q1