mohen_777的博客

我们提出了面向任务的对话系统的新型端到端可训练神经网络模型，该模型能够跟踪对话状态，基于知识（KB）的API调用，并将结构化的KB查询结果合并到系统响应中，从而成功完成面向任务的对话。通过在对话历史上的进行belief tracking和KB结果处理，进而模型产生结构良好的系统响应。我们使用从第二个Dialog State Tracking Challenge（DSTC2）语料库转换而来的数据集在饭店搜索域中评估模型。实验结果表明，在给定对话历史记录的情况下，该模型可以很好地跟踪对话状态。

本文介绍的language representation model就是大名鼎鼎的BERT，其模型结构是利用Transformer的双向Encoder表示。BERT有个明显的特点就是，它通过在所有层的左侧和右侧上下文中共同进行条件预处理，从而在未标记的文本中预训练深层双向表示。和，基于特征的方法，比较典型的就是ELMo，使用特定于任务的架构，其中包括预训练的表示形式作为附加功能。微调的方式，众所周知的是GPT了，这种方式通过引入最少的特定于任务的参数，并通过简单地微调所有预训练的参数来对下游任务进行训练。

CTRL不仅是一个自然语言处理问题的解决方案，同样也可应用到其它的序列处理问题之中。使用 control code 控制文本生成，控制代码可以是主题、实体、关系、特定任务等等。其实它的本质与之前的 Bert 类似：多任务 + 语言模型；这里的多任务可以看作是一个多分类任务。不过本文的切入角度是 “控制文本生成”，虽然是以类别标签的方式，但不得不说这是一个不错的创新点。

那么到目前为止，我们已经可以成功的进行边缘检测接下来就是边缘增强，边缘分割等相关内容，会尽快更新。

原理数学上，膨胀定义为集合运算。A被B膨胀，记为A⊕Bz∣Bz​∩A∅其中，B为结构元素，B为B的映像，定义为Bω∣ω−bbϵB。Bz​为点zz1​z2​对集合B的平移运算，定义为Bz​c∣cbzbϵB总之，A⊕B是所有结构元素原点位置组成的集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠。

使用MATLAB图像处理工具箱IPT函数，并且本书开发了新函数，每个函数的源代码包含在各章节或附录C中。

点、线和边缘是亮度不连续的三种基本类型。是空间滤波。

图像平滑与噪声滤波噪声在数字图像处理中，噪声是指在图像中引入的不希望的随机或无意义的信号。它是由于图像采集、传输、存储或处理过程中的各种因素引起的。噪声会导致图像质量下降，使图像失真或降低细节的清晰度。它通常表现为图像中随机分布的亮度或颜色变化，类似于图像上的颗粒、斑点或像素偏移。那么噪声如何避免呢？在图像数字处理和图像分析的算法中，为了保持一定的稳健性，一般需要先对原始图像做一定的滤波处理—图像预处理图像平滑数字图像处理中，作用于去掉图像噪声的各种滤波方法统称为图像平滑，那么图像平滑

总结来说，基于小波变换的图像融合算法通过小波分解将原始图像分解为不同频段的子图像，然后利用特定的融合规则对这些子图像进行处理，最后通过小波逆变换得到融合后的图像。对于高频分量，由于其包含了图像的细节信息，常常采用基于像素级别的局部信息融合方法，如选择像素值较大的子图像中的对应像素值作为融合后的像素值。对于低频分量，通常采用加权平均的方法进行融合，即根据不同子图像的权重对像素进行加权平均，从而得到融合后的低频分量。经过低频和高频分量的融合处理之后，需要进行小波逆变换，将融合后的小波系数恢复到原始图像空间中。

一副图像可以定义为一个二维函数 f(x，y) ，其中 x 和 y 是空间（平面）坐标，任意一对空间坐标 (x,y) 处的幅度值 （x，y） 称为图像在该坐标点的强度或灰度。当 x,y 和灰度值 f 都是有限的离散量时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。注意，数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有一定的位置和数值，这些元素称为像素。

⾼斯加权均值滤波器是⼀种更⾼级的滤波器，它在计算均值时为每个像素分配不同的权重。这些权重是根据⾼斯函数确定 的，使得靠近中⼼像素的像素具有更⾼的权重。⾼斯滤波器常⽤于图像处理中，因为它能够有效地减少噪声，同时保持图 像的边缘和细节。中值滤波是⼀种⾮线性滤波，在处理脉冲噪声以及椒盐噪声时效果极佳，能够有效的保护好图像的边缘信息。中值滤波的 处理思路很简单，取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。均值滤波器会将噪声点使⽤领域内的像素来平滑抹除，但是去噪的同时也会导致丢失⼀些细节信息。

我们将从基础出发使用C语言进行图像处理与分析，重点讨论图像增强和平滑技术。图像增强技术旨在通过增加对比度、亮度和整体清晰度来改善图像的视觉质量。另一方面，图像平滑方法则用于减少噪声并减少图像中的突变，使图像更加均匀和视觉上吸引人。使用C语言作为实现方式是因为只有当你手敲一遍这些代码，你才会对这些方法有更加深刻的理解我们在前两次的笔记中已经实现了图像处理的基本操作分别是今天的目标实际上也很小，我们的目标就是实现书上一共讲了两种办法，分别是我们一个一个来尝试。

对形状感兴趣时，可以选用外部表示（边界—长度、凹凸情况）；关注区域属性时，可选用内部表示（组成的像素—颜色、纹理）。描述子应尽可能对区域大小、平移与旋转的变换不敏感。

根据输入的灰度图像，分别计算图像的均值、方差等统计特征，并计算图像的直方图特征并以图形方式显示图像的直方图（用C或C++语言实现）。学习将会依据教材图像处理与图像分析基础（C/C++）版内容展开在上个笔记中，我们成功对bmp图像进行了读取，那么这次我们将会尝试计算图像的均值、方差等统计特征，并计算图像的直方图特征并以图形方式显示图像的直方图那么上笔记的代码已经可以实现：图片的读取，分析灰度值，那么我们只需要再加上后面三个功能即可。

位深度是指在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。计算机之所以能够显示颜色，是采用了一种称作“位”( bit ) 的记数单位来记录所表示颜色的数据。当这些数据按照一定的编排方式被记录在计算机中，就构成了一个数字图像的计算机文件。**“位”( bit )是计算机存储器里的最小单元，它用来记录每一个像素颜色的值。图像的色彩越丰富，“位”就越多。**每一个像素在计算机中所使用的这种位数就是“位深度”。术语很多，看起来并不是很好理解我们接着往下看。

与图像增强相似, 图像复原的目的也是改善给定的图像.但图像增强主要是一个主观的过程, 而图像复原是一个客观的过程.图像恢复: 根据g(x, y), 获取关于原图像的近似估计f'(x, y)恢复的方法: 如果我们所知道的退化函数H和噪声n的信息愈多, 我们就能尽可能准确地估计原始输入图像.如果退化函数H是。

边缘和其他尖锐变化(如噪声)在图像的灰度级中主要处于傅里叶变换的高频部分. 因此, 平滑(模糊)可以通过衰减指定图像傅里叶变换中高频成分的范围来实现.目标是选择一个滤波器变换函数H(u, v)以衰减F(u, v)的高频成分产生G(u, v)理想低通滤波器巴特沃斯低通滤波器高斯低通滤波器。

锐化处理可以用空间微分来完成. 微分算子的响应强度与图像在该点的突变程度相关, 图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)而消弱了灰度变化缓慢的区域.平滑空域滤波的缺点和问题: 如果图像处理的目的是去除噪音, 那么, 平滑滤波在去除噪音的同时也钝化了图像的边和尖锐的细节.实现一种领域运算, 待处理像素点的结果由领域的图像像素以及相应的与领域有相同维数的。一种非线性滤波器《 它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序, 然后由。锐化处理的目的: 是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节.

【代码】数字图像处理之二维傅里叶变换。

灰度级的边缘和其他地方的急剧变化与高频成分有关, 图像的锐化能够在频率域用高通滤波器实现, 而衰减低频成分并不会扰乱傅里叶变换的高频信息.

直方图均衡化的目的: 寻找变换函数, 该函数产生有均匀直方图的输出图像. 也就是得到一幅灰度级丰富且动态范围大的图像;直方图均衡化的关键: 寻找变换函数, 该函数产生有均匀直方图的输出图像.该函数仅仅依靠输入图像直方图中的信息就可以自动达到这一点;