图像曲率滤波

最新推荐文章于 2025-04-10 14:04:40 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 14:04:40 发布
阅读量203 收藏
点赞数 1
文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/z15f34/article/details/145619497
版权
曲率高斯滤波去噪python实现（附代码详解）
秋日妖精的分享笔记
12-29 7868
曲率高斯滤波及平均滤波去噪python实现（附代码） 曲率滤波的理论基础可以参考下曲率滤波的理论基础和应用，这篇博客介绍的思想完美的避开了一大堆数学公式，简直是我的福音，但还是要细看的，不然很容易忽略重点，我这里就简单的做个总结，所有图片均来源于前面这篇博客。 曲率滤波基本原理 1、曲率 曲面上的一点有一切平面tangent plane，此点处会有各个方向上的曲率，但是必然会有最大主曲率和最小主曲...
图像分析之曲率滤波（困惑篇）
weixin_30933531的博客
01-02 871
本文与其说是介绍曲率滤波，倒不如说是叙述在阅读曲率滤波论文和代码时的一些困惑。主要是代码与论文无法对应的困惑，如果你能解决这些困惑，欢迎指教解惑。本文中所述的曲率滤波来自[2015龚元浩]一文中第六章的内容。 更新记录 本文持续更新！如文中有错误，或你对本文有疑问或建议，欢迎留言或发邮件至quarrying#qq.com！ 2016年01月02日，发布博文。 参考 [2015龚元浩]...
曲率滤波的理论基础和应用
咸鱼半条
01-17 3472
本文为转载，原博客地址为：http://blog.youkuaiyun.com/jorg_zhao/article/details/51328966 前言 大概是两个月之前开始学习曲率滤波，从一个完全一无所知的状态开始学习的，包括微分几何等相关基础知识也是未曾学习过的，从初学者的角度学习曲率滤波。现在新加坡南阳理工大学任教的龚元浩老师在其2015年博士论文中的第六章给出了理论基础和实际的应用，
三维精密测量（二） 曲率滤波
weixin_33949359的博客
09-27 340
曲率滤波 本文重点 图像边界往往存在噪声，在获取亚像素级边缘点后，必须对边缘点进行滤波。本文提出一种基于圆曲率的边缘点滤波方法，这种方法很简单，但是却有很好的滤波效果。 1. 曲率简单介绍 曲率是曲线的一个重要特征，它在一定程度上反映了曲线的弯曲程度，对于二维曲线，曲率定义为 ${\rm{k}} = \frac{{\frac{{{d^2}y}}{{d{x^2}}}}...
数字图像处理【4】图像空间滤波-锐化
vx number：zzr_admin，拉入技术交流群。
03-25 3805
图像的高频与低频指的是什么；图像高频分量的处理又有哪些？
计算机视觉2——图像滤波和边缘检测
Aiden3122的博客
03-14 693
图像滤波器在图像处理领域用途广泛，主要用于图像增强，像模糊、锐化、去噪等操作，还能提取和重构纹理。它通过对输入图像进行特定处理，输出不同效果的图像，例如将原始图像转换为平滑或锐化后的图像。在实际场景中，数字摄影后期处理可利用其去除照片噪点，让画面更清晰；医学图像处理里，能增强细胞图像纹理，辅助医生诊断疾病。边缘指图像中像素值发生较剧烈变化的区域。在人物图像中，人物轮廓、衣服褶皱等部位存在边缘；在自然场景图像中，物体的边界、光影变化处也会形成边缘。
如何计算图像的曲率
热门推荐
u011460059的博客
02-09 1万+
作者：龚元浩 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23132541 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一般的数字图像都是一个二维离散函数，图像处理的任务通常是想得到一个新的图像。这个满足特定的性质，比方说去模糊、去雾、超分辨率、去噪、分割等等。以去模糊为例，得到的图像要比原始图像清晰。这个过程我们通常要建立一个
图像滤波基础一
HK_John的博客
03-19 1989
一：基本概念 滤波是数字图像处理中的一个基本操作，在信号处理领域可以说无处不在。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，通常是数字图像处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续运算和分析的效果。简单来说，图像滤波的根本目的是在图像中提取出人类感兴趣的特征。 当我们观察一幅图像时，有两种处理方法：  1. 观察不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布
曲率滤波的简单实现只有源码
CeleryChen 致力于语音图像视频算法在各种硬件体系结构下的最优化实现
12-04 3132
/** 打算自己实现一个更快更好的曲率滤波的算法将其开源， 但发现按照作者的博士论文的算法出来的效果，达不到作者文献中的效果。 而看作者公开的代码，发现和作者论文的算法又差距较大。 应该是鄙人对作者算法理解的问题，这里是我实现的一些代码，并不能直接运行，但不影响阅读。 我的实现方式和作者的实现方式完全不同，之所以采用这种方式，是因为还可以采用更多的指令集的 优化再次基础上加
基于改进的约束平均曲率流滤波的图像抽象化绘制算法 图像滤波算法.pdf
04-08
《基于改进的约束平均曲率流滤波的图像抽象化绘制算法》是赵杨和杨剑兰两位作者在2017年发表于《艺术科技》第8期的一篇研究论文，主要探讨了如何利用图像滤波算法进行图像的抽象化处理。该文的核心是提出了一种新的...
龚元浩博士开发的曲率滤波算法实现
曲率滤波是一种图像处理技术，通常用于平滑和去除噪声，同时尽量保留图像边缘等重要细节。龚元浩开发的曲率滤波代码实现了特定的算法，通过在频率域上对图像进行处理，以达到预期的滤波效果。 ### 2. 龚元浩博士的...
曲率滤波的matlab代码实现
06-07
均值曲率滤波也是一种基于曲率理论的图像处理算法，主要用于去除图像中的噪声和平滑图像，与曲率滤波相比，它更加平滑，但不如曲率滤波保留边缘信息。 ```matlab function [output] = mean_curvature_filter(input,...
ModelScope能干什么？
红衣大叔
04-08 468
ModelScope 以“模型即服务”为核心理念，通过开源共享、社区协作和工具链支持，为 AI 开发者提供了高效、灵活、开放的模型服务平台，助力人工智能技术的广泛应用与创新发展。ModelScope 将持续拓展模型库、优化工具链，并深化社区协作，致力于成为全球领先的 AI 模型服务平台，推动人工智能技术的普惠化与可持续发展。是由阿里巴巴达摩院推出的开源模型库和工具集，旨在为开发者提供高效、便捷的机器学习模型和工具，是一个。
当 Ollama 遇上 OpenVINO™ ：解锁多硬件 AI 推理新范式
OpenVINOCC的博客
04-08 714
OpenVINO™ GenAI 为 Ollama-OV 提供了强大的可扩展性和灵活性，支持speculative decoding，Prompt-lookup decoding， pipeline parallel， continuous batching 等 pipeline 优化技术，为未来更多 pipeline serving 优化奠定了坚实基础。Ollama 提供了极简的模型管理工具链，而 OpenVINO™ 则通过 Intel 硬件（CPU/GPU/NPU）为模型推理提供了高效的加速能力。
DeepSeek 工业应用领域解决方案
weixin_62200515的博客
04-08 1205
DeepSeek 在工业领域的应用已经取得了显著的成果，通过设备故障诊断、生产流程优化、供应链管理等多方面的智能化解决方案，帮助企业提升了生产效率、降低了成本、提高了产品质量和市场竞争力。同时，DeepSeek 的低代码开发平台和灵活的部署方式也为企业的数字化转型提供了强大的支持。
【AIGC】零样本学习方法综述(TPAMI 2023 研究综述)
qq_45752541的博客
04-07 1442
广义零样本学习 ，即 Generalized Zero-Shot Learning（GZSL）的目的是在监督学习过程中某些输出类未知的条件下，训练一个模型来对数据样本进行分类；GZSL利用已看到（源）和看不见（目标）类的语义信息来弥补看见类和看不见类之间的差距。自其引入以来，许多GZSL模型已经被制定出来。在这篇综述论文中，我们对GZSL进行了全面的综述。首先，提供了一个GZSL的概述，包括问题和挑战。然后，我们引入了GZSL方法的分类，并讨论了每个类别中的代表性方法。此外，
如何防止金融行业公司敏感数据泄漏
最新发布
jinan886的博客
04-10 668
防止金融行业公司敏感数据泄漏需要采取多层次、全方位的安全策略，结合技术、管理和人员培训等措施。
Inverse Reinforcement Learning with Natural Language Goals论文阅读
weixin_45403853的博客
04-08 264
Inverse Reinforcement Learning with Natural Language Goals论文阅读简报
具身机器人中AI（DEEPSEEK）与PLC、驱动器协同发展研究：突破数据困境与指令精确控制（2）
Wnq10072的博客
04-10 919
在具身机器人的实际运行过程中，数据采集面临着诸多严峻挑战。驱动器和 PLC 作为机器人控制系统的关键部件，其故障频发给数据采集带来了极大的阻碍。当驱动器出现故障时，如电机驱动器的功率模块损坏，会导致电机无法正常运转，机器人的运动状态出现异常，此时采集到的数据将无法准确反映机器人的正常工作状态，甚至可能出现错误的数据，影响后续的分析和决策。PLC 的故障同样会对数据采集造成严重影响，例如 PLC 的 CPU 故障可能导致程序运行中断，无法及时采集和传输传感器数据，使得数据出现缺失或不完整的情况。​
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值