图像处理中的全局优化技术(经典至极)

最新推荐文章于 2025-07-24 15:53:19 发布
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图像处理中的全局优化技术(Global optimization techniques in image processing and computer vision) (一)
MulinB的技术博客
05-29 1万+
图像处理和计算机视觉算法介绍：Discrete Optimization, Graph Cuts, Belief Propagation
图像处理中的全局优化技术(Global optimization techniques in image processing and computer vision) (三)
MulinB的技术博客
09-25 9019
图像处理和计算机视觉算法介绍：Variational Methods for Optical Flow Estimation (光流法、光流估计).
图像处理中的全局优化技术
10-29
附件文章是关于图像处理与优化方法之间关系的讲解，将博客内容拿出来制成pdf
【干货】2018值得尝试的无参数全局优化新算法，所有测试取得最优结果
京庐空间
01-04 2879
有一个常见的问题：你想使用某个机器学习算法，但它总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小，高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数，而是需要你去决定它们的值。如果不把这些参数设置为“良好”的值，这个算法就不会起作用。那么你会怎么做呢？下面我列出了我见过的人们的做法，从最常见到最不常见排序： 猜测和检查：听从你的直觉，选择感觉不错的数字，看看它们是否工作。一直持续这样做，直到厌倦。 网格搜索：
算法中的最优化算法方法与实现（第10课 全局优化）
komjay的博客
11-17 6319
在对种族（即点的集合）的优胜劣汰中，其决定标准就是f（x）函数值，函数值越大，越有概率繁殖下一代，否则就被淘汰掉。而之所以无法使用之前的梯度下降法之类的方法，主要愿意在于：这个目标函数具有多个局部最优解，最好的办法是遍历所有点，才能找到问题最优。问题：算法计算量非常大，例如在上面的example中，n是x的维度，我们计算总量是10的200次方，计算时间是当前宇宙存在时间的10倍。思想：在变量空间中，随机取点（要求均匀分布且覆盖可行域），计算这些点的目标函数值并选择最小的作为最优解。
ABAQUS后处理中的优化分析：如何解读结果并制定决策
![ABAQUS后处理技巧]...在优化决策方面，本文提出了决策支持系统的概念，并通过实际应用案例展示了优化分析在工程中的
稳定小波变换：图像增强的旋转、平移与尺度不变方法
同时，他们还结合了Otsu自适应最优阈值估计方法，这是一种自动选择阈值以优化图像分割的技术，使得增强过程既考虑全局信息又注重细节，从而在增强图像的同时，较好地保留了边缘信息。 该研究的关键词包括应用光电子...
【Chem3D模型优化】：专家分享提高分子模型精确度的5个策略
本文系统性地探讨了Chem3D模型优化的全过程，从理论基础、关键参数解析，到实践中的优化策略，再到高级优化技术和案例研究。重点介绍了分子建模的理论基础、分子力场的选择与优化算法的原理应用。通过数据准备、模型...
嵌入式音频噪声抑制实战：基于DSP的5步算法实现路径与优化建议
随着智能语音设备在消费电子、车载系统和物联网场景中的广泛应用，嵌入式音频前端的噪声抑制能力成为影响用户体验的核心因素。本章从技术演进脉络出发，系统性介绍嵌入式平台下音频降噪的基本原理与实现挑战。传统...
见微知著：细粒度图像分析进展
优快云 人工智能
04-10 3203
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分...
2017春季运筹学与最优化方法第八章图像处理中的应用
04-16
2017春季运筹学与最优化方法第八章图像处理中的应用课件
图像全局优化_图像优化– 7个错误
cunbei2644的博客
09-28 90
图像全局优化The slides from my talk at the Velocity conference 我在Velocity会议上的演讲幻灯片 » Download “ 下载 View | 查看 | Upload your own上传自己的 Tell your friends about this post on Faceboo...
图像编程优化
Fzidx的博客
05-15 392
记录一次图像编程优化作业的收获（C/C++） 优化一段程序，我个人总结为： 1.程序瘦身（赘余+底层） 2.算法优化 3.多线程 程序瘦身 赘余： 尽量减少运算次数，尤其是在循环体内部。常用的有时空互换，LUT（查表），对称； 在范围允许的情况下，定义变量类型的优先级如下 unsigned char> int>double，至于float类型在C++业界圣经中建议用double替代（运算也可能更快，精度损失少）。 底层： 索引换成指针； 多维数组化一维； 移位异或替代四则运算（现在很多CPU乘法
深度学习性能优化之图优化
LuchangLi 的专栏
09-11 6340
这里总结了深度学习模型常见的部分图优化，有一些现有的深度学习框架已经有了，有些是作者的独特发现，现有深度学习框架还没有。
对曝光过度图像的处理
wangweiweilovestudy的博客
07-12 5346
由于曝光过度，使得整图非常明亮（例如：灰度范围从200到250），请分析如何才能使图像亮暗分明，层次清晰，请写出计算公式。 曝光过度的图像亮度集中在灰度较高的一个小的范围内，没有层次感，细节模糊，要使图像层次分明，细节清晰，可采用灰度拉伸的的方法，增加灰度层次，计算公式如下： g(x,y)=[(255−c)/b−a]f(x,y)+c, g(x,y)=[(255-c)/b-a]f(x,y)+c, g(x,y)=[(255−c)/b−a]f(x,y)+c, 其中c是校正后的灰度起点，a,b分别是校正前的灰度起点
图片过曝检测及处理（超全方法介绍）
qq_56438555的博客
02-07 5758
本文将详细介绍图片过曝时的常见检测方法及对应的原理，并给出合理的解决方案。
opencv-python数字图像处理学习3：拉伸低对比度图像、过度曝光图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法
steveqobs
10-11 7766
拉伸低对比度图像、过度曝光图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法一、在开始之前知识点二、开始三、灰度拉伸，观察它们的图像变化、直方图变化1、先对 一副低对比度图像 灰度拉伸2、观察图像变化、直方图变化3、对 一副过度曝光图像 灰度拉伸4、观察图像变化、直方图变化四、对图像直方图均衡算法，观察它们的图像变化、直方图变化 一、在开始之前 知识点 本次教程涉及到的知识点： 灰度拉伸： 定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。 作用：扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内 公式：g(x,y)
论文阅读：曝光过度，曝光不足增强算法Learning to Correct Overexposed and Underexposed Photos
qq_43555843的博客
07-13 5776
论文阅读：Learning to Correct Overexposed and Underexposed Photos 需要解决的问题： 曝光误差可能是由多种因素造成的，例如TTL测光的测量误差、硬照明条件（例如，非常低的照明和背光）、场景亮度水平的剧烈变化，或用户在手动模式下的错误。 在基于相机的成像中，拍摄错误曝光的照片仍然是一个主要的错误来源。曝光问题可分为以下两类： •（i）曝光过度，相机曝光时间过长，导致图像区域变亮和褪色； •（ii）曝光不足，曝光时间太短，导致图像区域变暗。 论文方法： 提出
《机器视觉中画面欠曝和过曝的原理理解及解决方法》
最新发布
NVKD2020的博客
07-24 1306
本文简单介绍了相机的成像原理、画面过曝和欠曝的底层原理，以及掩膜光照矫正算法（分区伽马调整）和HDR算法（Debevec法和Mertens法），能有效地矫正画面光照，并分享一些我在工程上的经验。
图像处理中的直方图与局部均衡化技术
在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的全局对比度，特别是当图像的有用数据覆盖了整个灰度范围时。这种技术通常适用于灰度图像，但也可以扩展到彩色图像。局部均衡化则是对直方图...
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