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图像处理
插值法
摘要:多项式插值法 使用n+1个点,确定一条唯一的多项式: 多项式满足: 写成矩阵的形式: 显然左边是范德蒙德行列式,且有唯一解。 根据克拉默法则,解为: 其中 将解代入原式子得到: 二次累加可以交换次序: 其中: 其满足范德蒙德行列式,范德蒙德行列式计算如下: 计算公式中的元素得到(不同元素用红色标出)
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2023-09-21 20:05
Laplace蒜子
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特征点检测
摘要:角点检测——FAST 若某像素与周围领域内足够多的像素点相差较大,则该像素可能是角点。 检测步骤 以一个像素p为中心,取半径为3的圆上的16个像素点。 计算p1,p5,p9,p13像素与中心像素的差(绝对值),若其中至少有3个超过阈值,则可能是角点,进一步检测;否则直接结束 计算p1到p16所有像素
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2023-09-18 22:02
Laplace蒜子
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RoI Align 和 RoI Pooling
摘要:RoI Pooling 作用 将候选区域大小统一。 工作原理 假设要将7x5的候选区域,池化为2x2大小。 划分的时候粗劣的取整,7/2得到3和4,5/2得到2和3。 每个区域取最大值填充,每个网格的像素值。 缺点 直接取整太粗糙,会丢失部分信息。 在Faster RCNN中,输入RoI Pooli
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2023-09-13 17:00
Laplace蒜子
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相机标定
摘要:3D视觉 3D点 X4不等于0时: X4=0表示无穷远点 点的射影变换: 3D平面 无穷远平面: 点X在平面π上: 平面的射影变换: 点->平面 3点确定一个平面 平面->点 3个平面确定一个交点 3D直线 连接两点A,B的直线的矩阵表示 对偶表示 关联 点,线,面关系 一个点X + 一条直线W确定
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2023-06-04 21:31
Laplace蒜子
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图像对齐和拼接
摘要:图像拼接的作用 将两个或更多有重叠的图像合并成一个更大的图像。 基本流程 1.在同一位置拍摄一系列图像 2.计算第一幅图像和第二幅图像之间的运动 3.移动第二幅图像,使得其与第一幅图像相同部分重叠。 4.融合两幅图像,形成镶嵌图。 5.如果有多幅图像,则不断重复2-4步。 特征点匹配 匹配两幅图的相
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2023-06-02 22:37
Laplace蒜子
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特征点检测
摘要:特征检测 局部特征点的要求 可重复性和正确性:平面内几何变换不变,平面外几何变化不变,光照鲁邦。 局部性:特征是局部的,对遮挡物不敏感。 数量:要有足够多的特征点/区域来覆盖整个物体 特异性:区域需包含“感兴趣的”结构 有效性:接近实时 特征响应 在任何方向移动窗口,灰度值有较大的改变。 灰度改变度
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2023-06-01 15:11
Laplace蒜子
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图像增强
摘要:两类图像增强方法 空域:直接对像素操作 频域:傅里叶变换,小波变换 空域 图像灰度级分布特点 对比度越高,灰度级在空间内分布更加均匀。 直方图均衡化 计算步骤 原始图像直方图 -> 累积概率分布直方图 -> 均值化后的直方图 核心:将累积概率分布的值 以为总灰度级个数对其进行近似划分,然后计算落在每
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2023-04-09 17:46
Laplace蒜子
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数字图像处理基础
摘要:成像模型 基本图像模型 使用二维函数f(x,y)表示图像。其值与物理源辐射的能量成正比,因此是非负有限的。 0 ≤ f(x,y) < ∞ f(x,y)= i(x,y) r(x,y) i(x,y):入射分量,0 ≤ i(x,y) < ∞,光线照射在观察场景的照射量,取决于照射源。 r(x,y):反射分
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2023-03-01 15:05
Laplace蒜子
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