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原创 【论文阅读】SABV-Depth: A biologically inspired deep learning network formonocular depth estimation

SABV-Depth: A biologically inspired deep learning network formonocular depth estimation论文阅读

原创 RGBD模态融合问题

当图像特征中RGB图像和depth图像特征有鸿沟时，怎么进行融合呢？这里从RGBD SOD显著性检测的领域找了一些最新论文的方法，并附上代码，以供参考。

翻译 The Active Side of Stereopsis: Fixation Strategy and Adaptation to Natural Environments

在本文中，我们设计了一种新的和非常规的方法来评估注视策略在调节 the statistics of retinal disparity 中的作用。本文方法：我们首先收集了在人的周围空间进行探索性注视任务的双眼注视数据。这些数据，然后用于生成相应的真实的在注视点处的水平/垂直视差模式。接下来，我们对受试者注视分布进行随机抽样，生成一个虚拟观察者的随机注视（见方法和图1）。因此，我们得到了两种不同的视差分布，一个来自受试者的注视，另一个是随机注视。然后绘制概率分布：（1）在中央视野之上（中央凹的中间

翻译 [论文分享]Conscious perception and perceptual echoes: abinocular rivalry study意识知觉和知觉回声：一个双目竞争的研究

[引言]The alpha rhythms阿尔法律？一个人类大脑中的振荡，不同的来源均可以产生阿尔法波段的振荡，这些阿尔法波段振荡可能有不同的功能。一方面，alpha振荡已被证明与任务需求task demand和注意力的增加呈密切但负相关，因此它们可能参与抑制inhibitory功能。另一方面，阿尔法波也与信息处理有关，比如对感官信息sensory information 的时间解析temporal parsing，或对视觉刺激的感知。关于后者，电生理记录表明，视觉刺激在视觉皮层约10hz左右的皮层区域

原创 【信源编码技术】作业5 编解码缓冲区关系推导

原创 【信源编码技术】作业4 H.264调试

1、帧内预测：// 4x4 intra prediction modes enum { VERT_PRED = 0, HOR_PRED = 1, DC_PRED = 2, DIAG_DOWN_LEFT_PRED = 3, DIAG_DOWN_RIGHT_PRED = 4, VERT_RIGHT_PRED = 5, HOR_DOWN_PRED = 6, VERT_LEFT_

原创 【信源编码技术】作业3 量化

1 均匀标量量化1.1 编码uqimg_enc运行参数：-i [原图像路径] -o [量化后图像路径] -b [量化比特数]例如：-i ../images/sena.img -o ../images/quantized_imgages/sena_4bit.quan -b 41.2 解码uqimg_dec运行参数：-i [量化后图像路径] -o [输出图像路径]例如：-i ../images/quantized_imgages/sena_4bit.quan -o ../im

原创 【信源编码技术】作业2 Huffman编码

1、 利用自身码本对源图像进行编码-i ..\images\sensin.img -o .\out\sensin.huff-i ..\images\sensin_diff.img -o .\out\sensin_diff.huff2、对相邻像素之差进行Huffman编码-i ..\images\sensin.img -o .\out\sensin.huff -s .\out\sensin.code-i ..\images\bookshelf1.img -o .\out\...

原创 信源编码技术作业（1）绘制、分析清浊音频谱图

1、清音（s)时域：时域呈现密集周期性频域：频谱发布较为均匀，低高频都有2、浊音（ao)时域：波形有周期性频域：中频部分较多，低频较少，高频有衰落3、爆破音（b)时域：频谱均匀，呈接近正弦波样式频域：中低频成分较多，高频有衰落。总结分析：1、清音的时域波形更明显，浊音的时域波形比爆破音更尖锐，更密集。2、清音的频谱更平均，浊音和爆破音的频谱更集中于低频区域。3、频谱均在某些频率点会有明显且迅速的衰落。实验发现的...