生活就像海洋

对TV-L1光流算法流程的简单梳理。

基于离散傅里叶变换，对图像拉普拉斯金字塔分解过程中的频谱变化进行一些分析。

以期望最大化算法为基础，对变分贝叶斯与变分自编码器原理的一些分析。

两个高斯分布的KL散度公式推导。

        在下面两篇文章中，我们大概介绍了开源图像处理软件 Hugin 中鱼眼图像的矫正方法，即如何将目标全景图上的坐标映射到鱼眼图像上，从而获取相应的像素信息。https://blog.youkuaiyun.com/qq_33552519/article/details/107362517https://blog.youkuaiyun.com/qq_33552519/article/details/121039023对于以上前面两篇文章，我们忽略了一个问题，即以上矫正所

在前面的分析中，我们假设图1和图5所定义的坐标系的原点是重合的，然而这种假设不总是成立。例如，我们无法同时把两个鱼眼镜头的光心放置在空间中同一个点上进行拍摄。如果我们称其中一个镜头为主相机（Master Camera），以其光心作为目标全景图的基准，也就相当于图1的坐标系原点，另一个则称为副相机，其光心相当于图5的坐标系原点，那么，先不考虑镜头的偏航、俯仰、旋转，空间中同一个点透视到两个不同球心（假设三点不共线）的球面上的球面坐标是不一样的，如图11中的P5所示，这就是所谓的视差，也就是说式（3-1）的坐标

对BM3D算法细节的深度挖掘。

从线性问题的最优化角度推导维纳滤波。

       对于正交变换，如 DCT、DST、Haar 变换等等，我们都可以使用一个正交矩阵 A{\bf{A}}A 来表示其变换核。对于一个向量 x\bf{x}x，记我们添加的加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）为 n\bf{n}n，得到的有噪声向量为 y\bf{y}y，即有y=x+n,ni∼N(0,  σ2).(1.1){\mathbf{y}} = {\mathbf{x}} + {

现实中我们经常会遇到服从高斯分布的随机变量以及该变量的幂，因为D(X)=E(X2)−[E(X)2],(1.1) D(X) = E({X^2}) - [E{(X)^2}], \tag{1.1}D(X)=E(X2)−[E(X)2],(1.1)所以，求解该变量的幂的数学期望对我们求解该变量的幂的方差十分有帮助。但是，显式地给出所有符合高斯分布的变量的幂的数学期望并不是一件易事，这里我们主要讨论均值为零的高斯分布。一方面均值为零可以避免多项式中低阶项的出现，简化了后续的运算，同时概率密度函数关于y轴对称，这样

主要介绍了基于球面等距模型的鱼眼图像矫正。

       由于物体上的点是无穷多的，为了准确描述物体在两幅图像中的位置变化，我们通常只讨论那些特别显著的点，该点能够比较容易且准确地在另一幅图像中找到相匹配，也就是代表了物理空间中同一个位置的点，我们称之为特征点（feature points）。图像中的结构简单地可分为三种，即平坦区域（flat）、边缘（edge）和角（corner），如图 1 所示。很明显，我们能够非常容易地找到角的顶点在两幅像中的对应位置，即便图像发生了缩放、平移

运动模型与参数估计       我们所处的物理世界是三维的，但我们日常所接触到的图像却是二维的，因此通常，我们使用一个3x3的矩阵来描述平面图像中坐标的变换，即(x2y21)=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)(x1y11).(1)\left( {\begin{array}{c} {{x_2}}\\{{y_2}}\\1\end{array}} \right) = \left( {\begin{arra

详细解读了EM算法原理以及GMM的优化过程。

自适应环路滤波（ALF）并不是在 H.266/VVC 标准制定过程中才被提出来的技术，实际上其早在 H.265/HEVC 标准制定时就基本确定了现有形式的雏形，只是由于当时硬件算力的限制未能加入到 HEVC 标准中。详细可阅读以下的论文。随着硬件算力的提升与一些优化方法的提出，以及人们对更高效率的编解码算法的期望，ALF 自然就成了 VVC 标准中不可或缺的部分。[1] C. Tsai et ...

当我们使用欧几里德距离作为衡量

Gram-Schmidt正交化格莱姆-施密特（Gram-Schmidt）正交化常用于求解向量空间的标准正交基，同时也是一种天然的求解矩阵的QR分解的方法，即将一个矩阵A分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积，即A=QR。这里我们假设A是一个方阵，当然A不是方阵的时候也是可以进行QR分解的。QR分解可用于线性方程组的求解，并且使得求解的过程更加高效、稳定，这里不细说，我们重点关注Gram-S...

离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散正弦变换的原理与公式推导。（图片版）

详细讲解Lagrange、PCHIP与Spline等多项式插值算法，以及视频编解码算法中的客观评价指标BD-Rate和BD-PSNR的计算