摘要: 本篇使用的符号说明,在卷积优化函数求导中我们得到了结论 \[\frac{\partial}{\partial K}\|A*K-B\|_F^2=2\mathcal{F}^{-1}\left[\overline{\mathcal{F}(A)}\odot\left(\mathcal{F}(A)\odot\ 阅读全文
posted @ 2024-01-22 15:04 Edlinf 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 经典大气散射模型描述如下: \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像,\(J(x)\)为清晰图像,\(t(x)\)为透射率,\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数, 阅读全文
posted @ 2023-10-14 16:28 Edlinf 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇使用的符号说明,书接上回《含卷积矩阵优化问题的闭式解》,那么为什么会有这篇呢。 主要是求导部分不够严谨,实际上傅里叶变换后已经是复数了,求导规则不能完全参考实矩阵,因此本文尝试从另一个角度绕过对复矩阵求导可能会出现的问题。 考虑优化目标 \[\min\limits_K\|A*K-B\|_F^2, 阅读全文
posted @ 2023-09-04 18:40 Edlinf 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html),考虑优化问题 $$\min\limits_{K} \frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,B\in M_{m,n}$ 阅读全文
posted @ 2023-08-29 16:29 Edlinf 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在文章[《NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503250)中体素渲染的连续形式为 在文章中给出了其离散形式为 实际上这里的离 阅读全文
posted @ 2023-08-12 22:39 Edlinf 阅读(386) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html),考虑优化问题 $$\min\limits_X \|A\circ X-B\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,X,B\in M_{m,n}$。自然的想法是对其求导找闭式解,由于 阅读全文
posted @ 2023-07-28 21:14 Edlinf 阅读(424) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本博客的符号说明参考詹兴致老师的《Matrix Theory》,研究范围为更加一般的复矩阵情况,如果为实矩阵会特别指出。 符号 说明 备注 \(\mathbb{R}\) 实数集 \mathbb{} \(\mathbb{C}\) 复数集 \(M_{m,n}(\Omega)\) 定义在集合\(\Omeg 阅读全文
posted @ 2023-07-27 16:10 Edlinf 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 发个贴纪念下 阅读全文
posted @ 2023-07-27 01:17 Edlinf 阅读(10) 评论(0) 推荐(1) 编辑