- 2.4 從泛函到變分法 作為數學分析的一個分支，變分法(Calculus of Variations)在物理學、經濟學以及信息技術等諸多領域都有著廣泛而重要的應用。變分法是研究依賴于某些未知函數的積分型泛函極值的普遍方法。換句話說，求泛函極值的方法就稱為是變分法。 2.4.1 理解泛函的概念 變分法是現代泛函分析理論的重要組成部分，但變分法卻是先于泛函理論建立的。因此，即使我們不過深地涉及泛函分析之相關內容，亦可展開對于變分法的學習。而在前面介紹的有關抽象
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圖像處理
- 在泛函分析中，索伯列夫空間并不像 巴拿赫空間或者希爾伯特空間那么引入注意。但是在圖像處理中，索伯列夫空間在介紹BV空間(有界變差函數空間)時，會被提到。而BV函數空間對于理解TV算法(偏微分方程在圖像處理中的重要內容)至關重要!所以我特別在“圖像處理中的數學原理詳解”系列文章中留出一個小節來對索伯列夫空間進行必要的介紹。 2.3.7 索伯列夫空間 由廣義導數的定義可以看出，這種導數不是關于函數的個別點處局部性質反映，因為它是通過在整個區間上積分的極限來確定的，而積分
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圖像處理 索伯列夫
- 學期末一直忙考試，大作業，很久沒來耕耘了。。。 雖然考試都結束了，手頭還是累積了不少活兒要補，不多寫了，曬個小項目，之前一直做的，后來當做模式識別課程的大作業交了。 大體框架如下：
還是之前的火災檢測，但是在一些簡單的顏色、運動檢測的基礎上增加了模式識別的方法。(其實并不需要這么多種方法，因為作業要求試驗三種以上的方法) 因為特征比較簡單——SVM、非線性SVM、決策樹、隨機森林都是用的顏色直方圖來訓練;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的
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圖像處理 模式識別
- 千呼萬喚始出來，我們前面已經做了很多很多的準備，終于可以揭開傅立葉變換的面紗了。當然，在閱讀這篇文章之前，請務必保證你已經掌握了傅立葉級數的所有內容，可以參看 圖像處理中的數學原理詳解(Part4) ——傅立葉級數的概念1 http://cqxgywz.com/article/201703/344947.htm 圖像處理中的數學原理詳解(Part5) ——傅立葉級數的概念2 http://cqxgywz.com/article/201703/344948.h
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傅立葉變換 圖像處理
- 在前面的部分中我們已經完整地給出了梯度和散度這些數學概念的意義，這些生澀的定義在最初學習的時候很少有人會注意到它們跟圖像能有什么聯系。然而，隨著學習的深入，當真正接觸到圖像處理算法時，你又不得不承認，梯度、散度這些東西幾乎是無處不在的。本節所介紹的內容就是這些概念在圖像處理中的最最簡單應用之范例。這部分內容與邊緣檢測技術密不可分。 3.2.1 哈密爾頓算子
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圖像處理 哈密爾頓算子
- 1.4.3?傅立葉級數的概念(2)——含“狄利克雷收斂定理” ??
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? 本小節完。?
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圖像處理 傅立葉級數
- 1.4.3 傅立葉級數的概念(1)
我整理了圖像處理中可能用到的一些數學基礎，將其分成了6個章節(全文目錄見上方鏈接)。如果你對其中的某一小節特別感興趣，但是它還沒有被發布，你可以在博客下方留言，我會據此調整發布順序。但是請務必精確地指出章節標號(例如1.3.7 曲面積分)，而不是籠統地使用類似“第5章”或者“小波部分”這樣的表述。因為等我把全部整個
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圖像處理 傅立葉級數
- 1.3.9 斯托克斯公式與旋度
本小節完。
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圖像處理
- 1.3.8 高斯公式與散度(含格林第一恒等式，格林第二恒等式及格林互逆定理)
本小節完。
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圖像處理
- 陸放翁詩云：“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，此乃亙古不變之真理也。 圖像處理研究的一個很大特點就在于，它是一種和實際應用緊密聯系的實用型學科。所有的算法都是針對實際中遇到的問題而存在的。無論是我們新提出了一個算法，還是我們新學習了一個算法，都可以直接寫一個程序來檢驗它的處理效果。而且這種“效果”往往還是一目了然的。因為圖像處理的輸入和輸出都是圖像，圖像就是用來給人看的。這種直觀性是其它研究領域所很難具備的。例如，當年何愷明博士向CVPR提交其關于圖像去霧算法的論文時，審稿人就很驚訝于這么簡單的方
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圖像處理 Matlab
- 〇、序言 創新對于學術研究或產業應用都具有不言而喻的重要作用，現在國家也提出了要建立創新型國家的發展戰略。如果回到我們所探討的圖像處理或數據挖掘研究，細細品讀其中的某些點滴，你是否能窺探出些許啟迪?首先，創新可以分成兩種，一種是原始創新，另外一種就是所謂的二次創新。如果一個東西過去完全不存在，你鬼使神差的就想出來，那就是原始創新。比如圖靈當初石破天驚地構想出圖靈機模型就是原始創新。到現在也沒有任何跡象表明，他受到了什么事或什么人的啟發。事實上，現在人們(包括我學習圖靈機的時候)也非常驚訝，圖靈是如何
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圖像處理 數據挖掘
- 做圖像處理或計算機視覺研究和開發，常會在線搜索一些資源，日積月累便挖出了一堆比較牛的博主，特別說明：做這個方向的人很多，牛人也很多，但是這些資源大部分主要突出實用主義，相關博主也并不一定是這個領域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是學校里的教授)，但是他們的空間里真的有料，可以學到很多。不斷更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推薦的。 第一波是一些資源豐富的博客，有算法介紹，也有代碼實現： 1、畢業于荷蘭特溫特大學的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchan
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圖像處理 機器視覺
- 數字圖像處理技術的研究與開發對數學基礎的要求很高，一些不斷涌現的新方法中，眼花繚亂的數學推導令很多期待深入研究的人望而卻步。一個正規理工科學生大致已經具備了包括微積分、線性代數、概率論在內的數學基礎。但在分析一些圖像處理算法的原理時，好像還是感覺無從入手。實際所牽涉出來的問題主要可歸結為如下幾個原因：1)微積分、線性代數、概率論這些是非常重要的數學基礎，但顯示不是這些課程中所有的內容都在圖像處理算法中有直接應用;2)當你將圖像處理和數學分開來學的時候，其實并沒有設法建立它們二者的聯系;3)一些新方法或
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圖像處理 算法
- 什么是數字圖像處理?歷史、以及它所研究的內容 說起圖像處理，你會想到什么?你是否真的了解這個領域所研究的內容。縱向來說，數字圖像處理研究的歷史相當悠久;橫向來說，數字圖像處理研究的話題相當廣泛。 數字圖像處理的歷史可以追溯到近百年以前，大約在1920年的時候，圖像首次通過海底電纜從英國倫敦傳送到美國紐約。圖像處理的首次應用是為了改善倫敦和紐約之間海底電纜發送的圖片質量，那時就應用了圖像編碼，被編碼后的圖像通過海底電纜傳送至目的地，再通過特殊設備進行輸出。這是一次歷史性的進步，傳送一幅圖片的時間從原
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圖像處理 Matlab
圖像處理介紹
圖像處理
image processing
用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。
基本內容 圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經過采樣和數字化得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值為一整數，稱為灰度值。圖像處理技術的主要內容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
圖像壓縮 由數字化得到的一 [
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