图像下采样有什么缺点? [问题点数:40分,结帖人fandh]

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采样采样
缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个:1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小;2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。 放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(upsampling)或<em>图像</em>插值(interpolating))的主要目的是放大原<em>图像</em>,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 对<em>图像</em>的缩放操作并不能带来更多关于该<em>图像</em>的信息, 因此<em>图像</em>的质量将不可避免地受到影响...
采样(处理数据不平衡问题)
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler#去均值,方差归一化,类似于特征缩放 from sklearn.model_selection import train_test_split#分为训练集和测试...
采样和下采样
下<em>采样</em>是subsampled降<em>采样</em>downsampled就是缩小<em>图像</em>上<em>采样</em>是upsampling或<em>图像</em>插值interpolating就是放大<em>图像</em>英文不是pooling,我搞错了。mark一下,之后会梳理一下关系。今天完成了迁移学习,然而论文还没写完。。。结束答辩之后会陆续把做好的东西放上来,配上解释说明。遇到好多问题都能通过搜索解决真的感激愿意分享的人!!我也会努力的!希望有一天能帮到其他人!加油...
图像的上采样(upsampling)与下采样(subsampled)
https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 下<em>采样</em> 缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个:1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小;2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。 上<em>采样</em> 放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(upsampling)或<em>图像</em>插值(interpolating))的主要目的...
数字图像处理—采样和量化
空间<em>采样</em>:空间坐标的离散化。 灰度量化:灰度的离散化。 <em>采样</em>:... ... 量化:对象素赋予G个级别灰度值的过程。(对灰度级离散) <em>图像</em>空间分辨率(<em>采样</em>)N:随着空间分辨率的下降<em>图像</em>会出现马赛克效果。 <em>图像</em>幅度分辨率(灰度级)k:随着幅度分辨率的下降会出现“虚假轮廓效应”。一般出现在过渡比较平滑的区域。 1、<em>图像</em>质量一般随N和k的增加而增加。在极少情况下对固定
图像采样和量化的含义
<em>图像</em><em>采样</em>: <em>采样</em>的实质就是要用多少点来描述一幅<em>图像</em>,<em>采样</em>结果质量的高低就是用前面所说的<em>图像</em>分辨率来衡量。简单来讲,对二维空间上连续的<em>图像</em>在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构,所形成的微小方格称为像素点。一副<em>图像</em>就被<em>采样</em>成有限个像素点构成的集合。其中每一小方格由一个像素点代替,该像素点的RGB值是该方格点内的R,G,B值平均值代替 量化:一个像素点用多少位来表示,位数越高,能表示
图像的缩放和高斯不同
// <em>图像</em>金字塔上<em>采样</em>降<em>采样</em>.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp"] #include "iostream" using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src,downImage, upImage;
图像采样和量化
<em>采样</em>和量化 <em>图像</em>的获取(数字化)是通过传感器完成的,获取包含<em>采样</em>和量化两个过程 <em>采样</em>是对现实空间场景(坐标的)离散化形成数字化表示的过程。(也就是用空间上部分点的灰度值代表<em>图像</em>,这些点称为<em>采样</em>点。) 模拟<em>图像</em>经过<em>采样</em>后,在时间和空间上离散化为像素。但<em>采样</em>所得的像素值(即灰度值)仍是连续量。 把<em>采样</em>后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为<em>图像</em>灰度的量化(也就是
down_sample下采样
matlab 对于一个样值序列间隔几个样值取样一次,这样得到新序列就是原序列的下<em>采样</em>
图像采样程序
自己写的<em>图像</em>下<em>采样</em>matlab程序,是将<em>图像</em>变成列向量的形式来求解下<em>采样</em>的<em>图像</em>,并且给出了下<em>采样</em>的矩阵。
机器学习中欠拟合和过拟合/上采样和下采样
过拟合和欠拟合 机器学习模型在训练数据集上表现出的误差叫做训练误差,在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望值叫做泛化误差。  欠拟合under-fitting:机器学习模型无法得到较低训练误差。 过拟合over-fitting:机器学习模型的训练误差远小于其在测试数据集上的误差。 但是训练误差的降低不一定意味着泛化误差的降低。机器学习既需要降低训练误差,又需要降低泛化误差。 <em>图像</em>表示...
图像的各种采样方法
 降<em>采样</em>: 2048HZ对信号来说是过<em>采样</em>了,事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特<em>采样</em>定理),所以可以对过<em>采样</em>的信号作抽取,即是所谓的“降<em>采样</em>”。在现场中<em>采样</em>往往受具体条件的限止,或者不存在300HZ的<em>采样</em>率,或调试非常困难等等。若R>>1,则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm,这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域,而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少,于是
图像采样与量化及灰度直方图
<em>图像</em>的<em>采样</em> <em>采样</em>是把空域上或时域上连续的<em>图像</em>(模拟<em>图像</em>)转换成离散<em>采样</em>点(像素)集合(数字<em>图像</em>)的操作。  <em>采样</em>越细,像素越小,越能精细地表现<em>图像</em>。不同<em>采样</em>间距的效果如下:        a.<em>采样</em>间隔16                                                                     b.<em>采样</em>间隔32
采样因子/下采样因子 CNN down-samples
参考 https://baike.baidu.com/item/%E9%99%8D%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%9B%A0%E5%AD%90/15699176?fr=aladdin降<em>采样</em>因子(常用表示符号为M)一般是大于1的整数或有理数。这个因子表达了<em>采样</em>周期变成原来的几倍大,或者等价地表示<em>采样</em>率变成原来的几分之一。由于降<em>采样</em>降低了<em>采样</em>率,因此需要保证在新的较低的<em>采样</em>率下奈奎斯特<em>采样</em>...
图像采样和降采样
转自:http://baike.baidu.com/view/3038019.htm和http://blog.sina.com.cn/s/blog_672c5a470100pmj6.html    缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个:1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小;2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(u
图像进行上采样和下采样
对<em>图像</em>进行上<em>采样</em>和下<em>采样</em>  代码如下://:code:caiyang.cpp #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include #include #include using namespace cv; using n
图像处理——上采样和下采样
最近看一篇<em>图像</em>去雾的论文,看到算法中使用了<em>图像</em>的下<em>采样</em>和上<em>采样</em>,就去了解了一下。上下<em>采样</em>的评判标准为看重(chong)<em>采样</em>时的<em>采样</em>频率与第一次<em>采样</em>将连续信号变为离散信号时的<em>采样</em>频率相比的大小,若小于第一次的<em>采样</em>频率则为下<em>采样</em>,若大于第一次的<em>采样</em>频率则为上<em>采样</em>。下<em>采样</em>在<em>图像</em>处理中,在<em>图像</em>超分辨重建的时候经常涉及对<em>图像</em>进行下<em>采样</em>。关于下<em>采样</em>,我看到一个很好的描述:对于一幅<em>图像</em>I尺寸为M*N,对其进行s...
图像数字化过程:采样与量化
<em>图像</em>的数字化包括<em>采样</em>和量化两个过程。<em>图像</em>在空间上的离散化称为<em>采样</em>,也就是用空间上部分点的灰度值代表<em>图像</em>,这些点称为<em>采样</em>点。把<em>采样</em>后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为<em>图像</em>灰度的量化。幅<em>图像</em>在<em>采样</em>时,行、列的<em>采样</em>点与量化时每个像素量化的级数,既影响数字<em>图像</em>的质量,也影响到该数字<em>图像</em>数据量的大小。对一幅<em>图像</em>,当量化级数Q一定时,<em>采样</em>点数M×N对<em>图像</em>质量有着显著的影响。<em>采样</em>点数越多,<em>图像</em>质量越...
图像的降采样与升采样笔记
<em>采样</em> 下<em>采样</em>(subsampled)也称降<em>采样</em>(downsampled),即是<em>采样</em>点数减少。对于一幅N*M的<em>图像</em>来说,如果降<em>采样</em>系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅<em>图像</em>。降<em>采样</em>很容易实现. 升<em>采样</em>(downsampled)也称或<em>图像</em>插值(interpolation)。对于<em>图像</em>来说即是二维插值。如果升<em>采样</em>系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分。
数字图像处理之采样和量化
和上文说的一样,使用Python实现。       <em>采样</em>和量化我就不多做叙述了,下面我就讲讲如何实现<em>采样</em>和量化。       对于<em>采样</em>,就是<em>图像</em>中一块区域的像素点取样为一个像素块。而对于这个像素块的(R,G,B)值,通常是取这个像素块中所有像素点的平均值来得到的,而为了方便实现,我使用了这个像素块左上角的那个点作为这个像素块的(R,G,B)值。      <em>采样</em>: #<em>采样</em> def sampl
图像采样图像采样
参考: https://www.cnblogs.com/han1ning1/p/6924404.html https://blog.csdn.net/ccblogger/article/details/72875497 一种基于<em>图像</em>边缘的插值算法.韩萍 1. <em>图像</em>下<em>采样</em>和上<em>采样</em>的概念 无论是<em>图像</em>的上<em>采样</em>还是下<em>采样</em>都可以使用matlab中的imresize函数来实现,而这些操作在使用到<em>图像</em>...
图像采样的实现详解
此篇文章是关于<em>图像</em>降<em>采样</em>的实现,主要是为了SIFT的实现做准备,侧重点是为了详细阐述降<em>采样</em>的实现,而无关乎优化,代码基于OpenCV 3.2.0&&C++实现。降<em>采样</em>算法主要采用高斯卷积实现,卷积核采用一维卷积核:double w[5] = {1.0/4 - a/2.0, 1.0/4, a, 1.0/4, 1.0/4 - a/2.0}, 其中的a根据Matlab中降<em>采样</em>函数的说明,取a = 0.37
图像进行下采样—system generator
下<em>采样</em>参数设置为4时,是指在时钟频率变为原来时钟的四倍,<em>图像</em>的细节信息变少。 右图是<em>采样</em>之前的<em>图像</em>,左图是下<em>采样</em>之后的<em>图像</em> 注: 在用system generator 进行<em>图像</em>处理时,经常会出现如下所示的错误: 这种错误出现的原因通常是因为如下仿真时间设置过短仿真的时间应该大于等于<em>图像</em>像素的总数。
图像采样的实现详解
此篇文章主要详细描述升<em>采样</em>的实现,基于OpenCV3.2.0&C++实现,升<em>采样</em>实现效果为将M*N的<em>图像</em><em>采样</em>得到2M * 2N,算法的主要思想如下(图片截自UCF课件以及The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code by PETER J. BURT and EDWARD H. ADELSON): 代码实现如下:void myPyrUp(Ma
图像采样与量化
<em>图像</em>的<em>采样</em><em>采样</em>是把空域上或时域上连续的<em>图像</em>(模拟<em>图像</em>)转换成离散<em>采样</em>点(像素)集合(数字<em>图像</em>)的操作,这些值可以是均匀间隔也可以是。 <em>采样</em>越细,像素越小,越能精细地表现<em>图像</em>。<em>采样</em>间隔64,32,16不同<em>采样</em>间距的效果如下:不改变原来<em>图像</em>上的数值,只是选取一部分。      <em>图像</em>的量化量化是把像素的灰度(浓淡)变换成离散的整数值的操作。最简单的量化是用黑(0)白(255)两个数值(即2级)来表示,成...
采样和上采样图像
降<em>采样</em> 又名 下<em>采样</em>或缩小<em>图像</em>。即是<em>采样</em>点数减少。对于一幅N*M的<em>图像</em>来说,如果降<em>采样</em>系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅<em>图像</em>。降<em>采样</em>很容易实现.  他的目的有两个(1)使得<em>图像</em>符合显示区域的大小。                           (2)生成对应<em>图像</em>的缩略图 上<em>采样</em> 又名<em>图像</em>插值或放大<em>图像</em> 主要目的是放大原<em>图像</em>,从而可以显示在更高分辨率的显
采样和欠采样
一、<em>采样</em>定理 只要<em>采样</em>频率高于信号最高频率的两倍,就可以从<em>采样</em>信号中恢复出原始信号。 二、过<em>采样</em>和欠<em>采样</em> 1、<em>采样</em>频率高于信号最高频率的两倍,这种<em>采样</em>被称为过<em>采样</em>。 2、<em>采样</em>频率低于信号最高频率的两倍,这种<em>采样</em>被称为欠<em>采样</em>。 三、基带信号和频带信号的<em>采样</em> 1、对基带信号进行欠<em>采样</em>是无法从<em>采样</em>信号中恢复出原始信号的,因此基带信号的<em>采样</em>都是过<em>采样</em>。   2、对频带信号进行<em>采样</em>可以是...
OpenCV-Python——上采样、下采样与拉普拉斯金字塔
<em>图像</em>金字塔(也叫高斯金字塔):同一<em>图像</em>不同分辨律的子图集合。 向下<em>采样</em>的过程: 从Gi得到Gi+1的过程: 1.对<em>图像</em>Gi进行高斯卷积。 2.删除所有行和列。 向上<em>采样</em>的过程: 从Gi得到Gi-1的过程: 1.行和列扩展为原来的两倍,用0填充。 2.使用和向下<em>采样</em>同样的高斯核,并将其乘以4,对<em>图像</em>进行卷积。 代码实现: 向下<em>采样</em>: res = cv2.pyrDown(src) 向上<em>采样</em>: re...
图像混叠
 摘自《视频技术基础》第1章 人眼视觉与<em>图像</em>属性  1.5.1 像素  数字<em>图像</em>由众多像素组成,像素是组成数字<em>图像</em>的基本单位。许多人认为像素之间是独立的,没有重叠,而且每一个像素内部亮度及色彩也是均匀的,持这种看法的人认为数字<em>图像</em>由无数正方形或矩形色块组成,只要分辨率足够大,也就是像素数目足够多,数字<em>图像</em>在显示的时候就具备了足够的清晰度。此观点并没有明显错误,但是如果我们研究得深入一些,问题并不是...
采样和过采样
一、<em>采样</em>定理只要<em>采样</em>频率高于信号最高频率的两倍,就可以从<em>采样</em>信号中恢复出原始信号。二、过<em>采样</em>和欠<em>采样</em>1、<em>采样</em>频率高于信号最高频率的两倍,这种<em>采样</em>被称为过<em>采样</em>。2、<em>采样</em>频率低于信号最高频率的两倍,这种<em>采样</em>被称为欠<em>采样</em>。三、基带信号和频带信号的<em>采样</em>1、对基带信号进行欠<em>采样</em>是无法从<em>采样</em>信号中恢复出原始信号的,因此基带信号的<em>采样</em>都是过<em>采样</em>。2、对频带信号进行<em>采样</em>可以是过<em>采样</em>,也可以是欠<em>采样</em>。只要保证<em>采样</em>频...
3D Max超级采样以及过滤器之间的区别
翻译了3D Max超级<em>采样</em>以及过滤器之间的区别,希望对做模型烘焙和渲染的朋友有所帮助!
采样方法
X=data.loc[:,data.columns!='Class'] #loc 通过行标签索引数据, # print(X) y=data.loc[:,data.columns=='Class'] #取label # print(y) number_records_fraud=len(data[data.Class==1]) #Class=1的数量 # print(number_records_...
金字塔向上、下采样(图片的大小转换)
代码:             OpenFileDialog of = new OpenFileDialog();             if (of.ShowDialog() != DialogResult.OK)             { return; }             Mat scr = new Mat(of.FileName, Emgu.CV.CvEnum.Load
采样(undersampling)和过采样(oversampling)会对模型带来怎样的影响
参考:知乎专栏 项目中出现了二分类数据不平衡问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 1:为<em>什么</em>类别不平衡会影响模型的输出: 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例。在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别。 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据。 2)选择合适的评估标准,比...
OpenCV学习第十四篇:图像金字塔-上采样和降采样
<em>图像</em>金字塔: 1.在<em>图像</em>处理中,经常需要调整<em>图像</em>大小,最常见的就是放大和缩小,几何变换也可以实现<em>图像</em>放大和缩小 2.一个<em>图像</em>金字塔式一系列的图形组成,最底下一张<em>图像</em>尺寸最大,最上方的图形尺寸最小,从空间上从上向下看,就像一个金字塔分类 高斯金字塔-对<em>图像</em>进行降<em>采样</em> 拉普拉斯金字塔-重建一张<em>图像</em>高斯金字塔式从底向上,逐层降<em>采样</em>得到 降<em>采样</em>之后<em>图像</em>大小是原<em>图像</em>MXN的M/2xN/2,就是对原图
超分辨率知识总结
<em>图像</em>超分辨率也称超分辨率<em>图像</em>重建(SRIR,Super resolution image reconstruction),是指用<em>图像</em>处理的方法,通过软件算法(强调不变动成像硬件设备)的方式将已有的低分辨率(LR)<em>图像</em>转换成高分辨率(HR)<em>图像</em>的技术。现在超分辨率一般代表一类放大原本较小<em>图像</em>或视频的空间尺度并增加其分辨率能力的方法。超分辨率技术:从低分辨率<em>图像</em>出发获得高分辨率<em>图像</em>,或者更确切地说,要从
图像处理中的采样与量化
因为自己是一枚<em>图像</em>处理领域的研究生菜鸟,即将从事的方向是<em>图像</em>处理下的<em>图像</em>融合方向,故,把我自己学习中遇到的不太明白的知识列下来,留作纪念,加深印象与理解。 从广义上说,<em>图像</em>是自然界景物的客观反映。以照片形式或视频记录介质保存的<em>图像</em>是连续的,计算机无法接收和 处理这种空间分布和亮度取值均连续分布的<em>图像</em>。<em>图像</em>数字化就是将连续<em>图像</em>离散化,其工作包括两个方面: 取样和量化。 那么,究竟<em>什么</em>
【机器学习】数据不平衡问题
机器学习中的数据不平衡问题
深度强化学习从入门到大师:进一步了解深度Q学习(第三部分 - 下)
本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Improvements in Deep Q Learning: Dueling Double DQN, Prioritized Experience Replay, and fixed Q-targets 作者 | Thomas Simonini 翻译 | 斯蒂芬•二狗子 校对 | 邓普...
(14)图像金字塔-上采样与降采样
/* * <em>图像</em>金字塔-上<em>采样</em>与降<em>采样</em> <em>图像</em>金字塔:比如1*1的<em>图像</em>,2*2的<em>图像</em>,4*4的<em>图像</em>,8*8的<em>图像</em> ,把<em>图像</em>按照从小到大的顺序放在空间上的位置,如果从上向下形状就跟古埃及金字塔一样了 我们也可以把这些不同的看成<em>图像</em>的分辨率,从上向下看分辨率不断增加,增加分辨率的过程就可以看成向图片进行<em>采样</em>的过程,<em>采样</em>愈多<em>图像</em>分辨...
VTK修炼之道30:图像采样_降采样和升采样技术
1.VTK中的<em>图像</em>重<em>采样</em>实现 <em>图像</em>重<em>采样</em>是指对<em>采样</em>后形成的由离散数据组成的数字<em>图像</em>按所需的像元位置或像元问距重新<em>采样</em>,以构成几何变换后的新<em>图像</em>。重<em>采样</em>过程本质上是<em>图像</em>恢复过程,它用输入的离散数字<em>图像</em>重建代表原始<em>图像</em>二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行<em>采样</em>。其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新<em>采样</em>点的值。<em>图像</em>重<em>采样</em>在<em>图像</em>处理中应用非常广泛,如SIF
几种采样方法总结
通常,我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解,例如由于式子特别,真的解不出来; 一般遇到这种情况,人们经常会采用一些方法去得到近似解(越逼近精确解越好,当然如果一个近似算法与精确解的接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界,那么这种近似算法比较好,因为人们可以知道接近程度,换个说法,一般一个近似算法被提出后,人们通常都会去考察或寻求刻划近似程度的式子)。 本文要谈的随机模拟就
OpenCV常用函数——图像采样
本文主要介绍:Opencv实现<em>图像</em>采用。 1.Mat数据类型: /*********************************************************************** 函数名称:MatImgSample 函数功能:对IplImage类型的<em>图像</em>进行<em>采样</em> 函数参数: src :原<em>图像</em> dRatioX :列<em>采样</em>比率,0.5为2<em>采样</em> dRa
图像解释采样定理
        在进行模拟/数字信号的转换过程中,当<em>采样</em>频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max&amp;gt;2fmax),<em>采样</em>之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证<em>采样</em>频率为信号最高频率的2.56~4倍;<em>采样</em>定理又称奈奎斯特定理。        在解释<em>采样</em>定理前,先要了解<em>采样</em>的工具“傅里叶变换”和“单位脉冲函数”。        先说傅里叶变换用到的性质...
图片处理-二次采样
二次<em>采样</em>
MCMC采样和M-H采样
在MCMC之马尔可夫链之中我们介绍到,给定一个概率分布π,很难直接找到对应的马尔可夫链状态转移矩阵P。只要解决这个问题,我们便可以找到一种通用的概率分布<em>采样</em>方法,进而用于蒙特卡罗模拟。下面我们来介绍如何找到马尔可夫链所对应的状态转移矩阵P。 1.马尔可夫链细致平稳条件 解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前,我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为:如果非周期马尔可夫链的状态转移...
思考: 现有 图像分割算法 的缺陷
设计缺陷 人们在关注<em>图像</em>中的生命个体(尤其是人)的时候,关注点 往往 只是目标的脸和手脚 。这部分区域虽小,却给观者提供了对目标个体进行联想的绝大部分信息。 现有的<em>图像</em>分割算法 却 只是对均匀权重的像素点阵进行圈地运动 pixel-level segment 即便是<em>图像</em>分割算法中常提到的 pixel-level segment(像素级分割),其实 也只是 对均匀权重的像素点阵 进行的 无
用MATLAB对图像进行采样处理
 用MATLAB对<em>图像</em>进行<em>采样</em>处理 一、实验目的:掌握<em>图像</em><em>采样</em>原理 二、实验内容:试对512x512的lenagray.jpg<em>图像</em>分别<em>采样</em>为256x256、128x128、64x64的<em>图像</em>,观察<em>图像</em>质量的变化 第一幅图是原图,第二幅是不同<em>采样</em>程度的对应<em>图像</em> 代码如下所示: %将界面上的内容全部清空 clc; clear; close all; I1=
图像的上采样(up-sampling)和下采样(down-sampling)
原文地址:http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339  缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个:1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小;2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(upsampling)或<em>图像</em>插值(interpolating))的主要目
反卷积(Deconvolution)上采样(Upsampling)上池化(Unpooling)的区别——附翻译
http://blog.csdn.net/u012949263/article/details/54379996 提供了英文版 Question: Deconvolution networks use deconvolution layers to infer sparse feature maps and filters (this is the same as convolut
图像采样
clc; clearvars; close all; img = imread('D:/picture/lena.jpg'); img = rgb2gray(img); [M N] = size(img); % automatic downsampling f = max(1,round(min(M,N)/256)); lpf = ones(f,f); lpf = (1./(f*f))*lpf;...
数字图像处理笔记一 - 图像采集(空间分辨率和幅度分辨率)
本文主要内容来自与《数字<em>图像</em>处理第二版中文版(冈萨雷斯)》第二章, <em>图像</em>采集小节。 一、数字<em>图像</em>的表示 一幅<em>图像</em>可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中(x,y)是空间(平面)坐标,在任何坐标(x,y)处的幅度f被定义为<em>图像</em>在这一位置的亮度。 <em>图像</em>在x和y坐标以及在幅度变化上是连续的。要将这样的一幅<em>图像</em>转换成数字形式,要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为取样,将幅值数字化称为...
采样采样采样
重<em>采样</em>的原理: 重<em>采样</em>主要是分为上<em>采样</em>和下<em>采样</em>,在进行<em>采样</em>的过程中,需要注意<em>采样</em>的倍率的问题,并不是可以随意的改变<em>采样</em>率的大小的,根据<em>采样</em>定理:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当<em>采样</em>频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max&gt;=2fmax),<em>采样</em>之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证<em>采样</em>频率为信号最高频率的5~10倍;<em>采样</em>定理又称奈奎斯特定理。(<em>采样</em>
逐行扫描和隔行扫描?它们有什么缺点
逐行扫描和隔行扫描
图像采样格式为4:2:0
<em>图像</em>的<em>采样</em>格式为4:2:0,这是一种信号格式,基于三基色原理工作,<em>图像</em>源把彩色场景或<em>图像</em>转换为红(R)、绿(G)和蓝(B)三个 模拟基色视频信号,将这三个基色信号数字化后,经种种处理,传送给终端。显示终端需要重建R、G和B 信号,再按相加混色原理,重现彩色<em>图像</em>。 数字电视系统依然按扫描方式传送一行行、一场场电视<em>图像</em>信息,顶场和底场构成一帧<em>图像</em>,运动<em>图像</em>则 由一帧帧<em>图像</em>序列组成。实际上,扫描过
学习笔记(3)多尺度图像技术
多尺度<em>图像</em>技术也叫做多分辨率技术,
python 图像常用处理
python 有一个很方便的<em>图像</em>处理包,导入如下 from PIL import Image (1)图片读取 # 打开图片 from PIL import Image im = Image.open("xxx.ppm") ''' im.format : 识别<em>图像</em>的源 im.size : <em>图像</em>的像素 im.mode : L 为灰度图 RGB 为彩图 CMYK 为预压<em>图像</em> ''' p...
常用采样方法
 常用<em>采样</em>方法 最近在学习 MCMC,一种特殊的<em>采样</em>方法,顺便把其他常用的方法了解了一下。 为<em>什么</em>要<em>采样</em>? 很多问题,我们只需要使用数学解析的方法即可解决。例如对 f(x)做积分,如果 f(x) = x^2,那么直接积分就行,很简单。 若f(x)是标准正态分布的概率密度函数(pdf),求[a,b]之间的定积分,那么直接用数学解析方法就搞不定了,因为我们知道正态分布的积
图像金字塔 上采样采样
<em>图像</em>金字塔 高斯金字塔:                       高斯金字塔是由底向上,逐层降<em>采样</em>得到,降<em>采样</em>之后<em>图像</em>大小是原<em>图像</em>的M/2*N/2,就是对原<em>图像</em>删除偶数行与列,即得到降<em>采样</em>之后上一层的图片 高斯金字塔的生成部分分为两步:                      对当前层进行高斯模糊                      删除当前层的偶数行与列        
图像采样算法
实现<em>图像</em>、影像下<em>采样</em>,<em>采样</em>方法有最邻近<em>采样</em>法、二次插值法、双三次卷积法。matlab实现。
图像YUV格式采样格式
4:4:4,水平和垂直方向,YUV的数量相同。 4:2:2,水平方向,每两个点共用一个UV数据,垂直方向YUV数量相同。 4:2:0,水平方向和垂直方向,每两个点共用一个UV数据。 4:1:1,水平方向,每四个点共用一个UV数据,垂直方向YUV数量相同。 一张图说明YUV不同格式的<em>采样</em>区别: 
常见的图像采样算法
改变<em>图像</em>的size(width,height)在日常的工作和生活中是很常见的操作,几乎每一个图片处理的软件都有这一功能。<em>图像</em>的size修改其实就是一个<em>图像</em>重新<em>采样</em>的过程,放大<em>图像</em>称为上<em>采样</em>/插值(upsamping),缩小<em>图像</em>称为小<em>采样</em>(downsampling)。最近我学习了一下常见的重<em>采样</em>算法,大致有以下几种: 1,Nearest Neighbour Resampling (最邻近)
采样和没有过采样的区别
原文地址:过<em>采样</em>和没有过<em>采样</em>的区别作者:玄子    最近在做OFDM的调制解调仿真误码率性能时,发现总是比标准的低很多,终于找到原因了啊……强大的过<em>采样</em>,通信必备。     仿真了1024条载波在有过<em>采样</em>和没有的时候的BER曲线,可以看看多大差别啊。第一张图过<em>采样</em>因子为4,4QAM映射,没有调制到高频上去,小小的clip了一下。
数字化视频的采样方式以及各种压缩算法
摘 要:介绍了视频的模式、数字化视频的<em>采样</em>方式以及各种压缩算法。关键词:视频模型;数字化视频;信号采集;压缩算法  随着信息技术的不断发展,人们将计算机技术引入视频采集、制作领域,传统的视频领域正面临着模拟化向数字化的变革,过去需要用大量的人力和昂贵的设备去处理视频<em>图像</em>,如今已经发展到在家用计算机上就能够处理。用计算机处理视频信息和用数字传输视频信号在很多领域有着广泛的应用前景。1 视
Opencv图像识别从零到精通(29)-----图像金字塔,向上上下采样,resize插值
金字塔的底部是待处理<em>图像</em>的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的<em>图像</em>比喻成金字塔,层级越高,则<em>图像</em>越小,分辨率越低                                                        一、两个金字塔 高斯金字塔(Gaussianpyramid): 用来向下<em>采样</em>,主要的<em>图像</em>金字塔 拉普拉斯金字塔(Laplacianpyra
什么是“图像采样
哪位高人给我讲讲<em>什么</em>是对一幅<em>图像</em>“降<em>采样</em>”?谢谢
不均衡数据过采样实验对比
数据不均是常见且很头疼的问题,在不能增加数据量的情况下只能通过各种<em>采样</em>方式实现数据尽可能分布均衡。 具体的可以分为:欠<em>采样</em>,过<em>采样</em>,欠<em>采样</em>和过<em>采样</em>结合 本文基于imbalanced-learn实验对比了过<em>采样</em>的不同实现方式产生的不同效果,欠<em>采样</em>一般不如过<em>采样</em>,故未进行实验 ...
图像不同的降采样方式(模糊处理)
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法,列举如下:averagemediangaussianbilateral而scipy中同样有几种方式,其本质上是没区别的。我们先来看模糊算法的实现:1.average    import numpy import argparse import cv2 image = cv2.imread('...
matlab 图像采样源码
matlab <em>图像</em>下<em>采样</em>代码,给定原始<em>图像</em>和下<em>采样</em>比例,得到下<em>采样</em>之后的<em>图像</em>矩阵
压缩感知 斯坦福大学ppt
压缩感知与奈奎斯特<em>采样</em>定理相比有<em>什么</em>优势呢,<em>采样</em>数目大大降低,节约了资源
xml有什么缺点?
打算做一个博客系统,想用技术成熟的html,可是欣赏xml数据显示分离的做法因为好改版,我想知道xml有<em>什么</em><em>缺点</em>呢rn
存储过程有什么缺点??
好想所有书都只提他的优点了,<em>缺点</em>哪?肯定有的吧。
weblogic有什么缺点
weblogic有<em>什么</em><em>缺点</em>?
GridView有什么缺点
今天项目经理跟我们谈项目,谈到GridView,经理说项目中坚决不能用GridViewrn用到了的都要翻工。rn那么请问,GridView到底有<em>什么</em><em>缺点</em>?真的有这么恐怖吗?rnrn本人只知道GridView性能上比DataList和Repeater差,但是差,到底差在哪里?哪些地方?
access有什么缺点
access有<em>什么</em><em>缺点</em>?<em>什么</em>情况下需要放弃access而选择sql server?据说access只支持30人同时访问,真的么?大家讨论一下,有帮助就给分。。。
zookeeper有什么缺点
zookeeper不是为高可用性设计的 由于要跨机房容灾,很多系统实际上是需要跨机房部署的。出于性价比的考虑我们通常会让多个机房同时工作,而不会搭建N倍的冗余。也就是说单个机房肯定撑不住全流量(你能设想谷歌在全球只剩下一个机房在干活吗)。由于zookeeper集群只能有一个master,因此一旦机房之间连接出现故障,zookeeper master就只能照顾一个机房,其他机房运行的业务模块由
组合索引有什么缺点
如题,建组合索引会不会引起<em>什么</em>问题?
VB有什么缺点
  VB有<em>什么</em><em>缺点</em>啊?为<em>什么</em>有人说它是一门快没落的语言?有<em>什么</em>是它做不到的?能说通俗一点的尽可能说得通俗一点吧!
vbscript有什么缺点
vbscript有<em>什么</em><em>缺点</em>?
多核有什么缺点
多核有<em>什么</em><em>缺点</em>
OpenCV图像处理教程C++(十三)图像采样与降采样以及基本阈值操作
<em>图像</em>金字塔:最底下<em>图像</em>尺寸最大,最上面最小。 上<em>采样</em>:当前<em>图像</em>分辨率从<em>图像</em>金字塔的低分辨率到高分辨率<em>采样</em>,得到的是一个更高分辨率的<em>图像</em>。 降<em>采样</em>:当前<em>图像</em>分辨率从<em>图像</em>金字塔的高分辨率到低分辨率<em>采样</em>,得到的是一个更低分辨率的<em>图像</em>。 高斯金字塔: 从低向上,逐层降<em>采样</em>得到 降<em>采样</em>之后<em>图像</em>大小是原<em>图像</em>MXN的M/2XN/2,就是对原<em>图像</em>删除偶数行与列, 即得到降<em>采样</em>之后上一层的图片 高斯金...
量化交易有什么缺点
导语:科技在发展,人类在进步。量化,作为科技进步的先驱力量,这些年来大家耳熟能详的就有大数据、云计算、区块链、人工智能…… 作为人人皆可用的,人工智能(AI)代表作之一:同声传译,主打不用学英文!出国旅游的时候这边讲来那边译! 然而,幻想的泡泡飘飘忽忽,最近有同传译员曝出科大讯飞的假AI——居然只是在用机器模拟发音人工翻译的译文…… 不由让人心生疑窦,这火了好几年的量化莫不是,也是吹出来的?...
android-x86-4.0有什么缺点
都说android开源性,有强大的软件开发者的支持,android-x86-4.0号称是整合手机和平板电脑、同时对抗IOS的一大利器。我想了解一下android-x86-4.0有<em>什么</em><em>缺点</em>?
金字塔上采样和下采样原理、区别及opencv实现
<em>图像</em>金字塔 <em>图像</em>金字塔是通过将原始<em>图像</em>经过平滑、下<em>采样</em>所生成一系列具有不同分辨率的<em>图像</em>的集合。金字塔结构(Pyramid)适于多分辨率处理的一种<em>图像</em>存储数据结构。 最常用的生成<em>图像</em>金字塔的方法是采用高斯函数平滑<em>图像</em>,每次将分辨率降低为原来的一半,由此得到一个<em>图像</em>序列{ML,ML-1,……,M0},<em>图像</em>金字塔的存储量为N^2*(1+1/4+1/16+...)=(4*N^2)/3。
图像采样,下采样
缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个: 1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小; 2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。 放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(upsampling)或<em>图像</em>插值(interpolating))的主要目的是: 放大原<em>图像</em>,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对<em>图像</em>的缩放操作并不能带来更多关于该<em>图像</em>的信息,  因此<em>图像</em>的质量将不可避...
OpenCV数字图像处理八:图像采样
#include #include #include #include #include   #include   #include #define Im(ROW,COL) ((float *)(im->data.fl + im->step/sizeof(float) *(ROW)))[(COL)]   #define Imnew(ROW,COL) ((floa
关于增采样和减采样
增<em>采样</em>与减<em>采样</em> 普通DSP课本里可能没有增<em>采样</em>和减<em>采样</em>的内容。有些大学的DSP课程内容比较深。相信,很多包括通信专业的学生对于信号处理的精髓不是很明白。下面分析一下这个增<em>采样</em>过程。 大家知道<em>采样</em>的原理是:X(n)=Xc(t)|t=nT =Xc(nT). Xc(t)是连续时间信号。x(n)是相应的离散时间信号。T是<em>采样</em>率。Xc(Ω)是Xc(t)的连续时间傅里叶变换。 X(ΩT)
图像采样和上采样
转自:http://baike.baidu.com/view/3038019.htm 和 http://blog.sina.com.cn/s/blog_672c5a470100pmj6.html 缩小<em>图像</em>(或称为下<em>采样</em>(subsampled)或降<em>采样</em>(downsampled))的主要目的有两个:1、使得<em>图像</em>符合显示区域的大小;2、生成对应<em>图像</em>的缩略图。 放大<em>图像</em>(或称为上<em>采样</em>(upsampling...
OpenCV--图像采样和降采样
<em>图像</em>金字塔      <em>图像</em>金字塔是<em>图像</em>多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释<em>图像</em>的有效但概念简单的结构。一幅<em>图像</em>的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的<em>图像</em>集合。其通过梯次向下<em>采样</em>获得,直到达到某个终止条件才停止<em>采样</em>。我们将一层一层的<em>图像</em>比喻成金字塔,层级越高,则<em>图像</em>越小,分辨率越低。 可以对<em>图像</em>进行放大与缩小。高斯金字塔–降<em>采样</em> 高斯金字塔从底向上,逐层降采
图像处理中的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
在接触高斯金字塔的时候,对于它的作用疑惑的时候有人这么跟我讲..它就是模拟人类的视觉,近处的东西看着大,并且能够看到东西的细节所在,当把这东西从眼前拿到几米外,虽然还是能看到东西,但也只能窥见它的轮廓了,对于细节无从得知。高斯金字塔就是模拟了这样的一种视觉特性,当对<em>图像</em>进行下<em>采样</em>的时候,<em>图像</em>的分辨率降低,就好比把东西从近处拿到了远处。。以下内容为转载的,转自http://blog.csdn.net
图像采样和升采样Matlab代码
该代码实现了以2为因子的<em>图像</em>升<em>采样</em>和降<em>采样</em>功能。 降<em>采样</em>包括使用平滑滤波器(with using the averaging filter)和不使用平滑滤波器(without using the averaging filter)两种方法。 升<em>采样</em>包括像素点直接复制(pixel replication method)和线性插值(bilinear interpolatoin method)两种方法。 降<em>采样</em>方法和升<em>采样</em>方法共有4种组合。程序运行后,给出了一个原始图片和四个结果图片。 图片1.原始图片。 图片2.平滑滤波器降<em>采样</em>&像素点直接复制升<em>采样</em>。 图片3.平滑滤波器降<em>采样</em>&线性插值升<em>采样</em>。 图片4.不使用平滑滤波器降<em>采样</em>&像素点直接复制升<em>采样</em>。 图片5.不使用平滑滤波器降<em>采样</em>&线性插值升<em>采样</em>。
非均匀采样理论
非均匀<em>采样</em>        非均匀<em>采样</em>有很多种,一般来说只要<em>采样</em>间隔不是恒定的,就可以认为是非均匀<em>采样</em>,但是对于大多数非均匀<em>采样</em>其并不具有特别的性能。本案例研究的非均匀<em>采样</em>特指两种情况:随机<em>采样</em>和伪随机<em>采样</em>。随机<em>采样</em>中每个<em>采样</em>点的选择是完全随机的,是理想化的非均匀<em>采样</em>;伪随机<em>采样</em>中每个<em>采样</em>点的选择是经过挑选的伪随机数。非均匀<em>采样</em>的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能,从而可以突破奈奎斯特频率的
批量读取图片,对其进行上下采样
批量读取文件夹内特定规律名称的图片,对其进行上<em>采样</em>、下<em>采样</em>,注意路径、名称与实际对应
VCDRom虚拟光驱驱动程序源代码 附编译说明(VC6+DDK工程,492K)下载
网上有人模仿微软的虚拟光驱VcdRom写了个虚拟光驱的驱动,无奈只有源文件没有编译方法,就写了这篇破文章,演示一下编译驱动程序的过程。美中不足的是:只有驱动程序的源代码,而没有应用程序的源代码。 附件的压缩文件里有3个文件:VCDROM源代码,用VC6编译VCDROM源代码的工程文件,和一份详细讲述编译过程的PDF格式说明文档。 编译环境用的是VC6+XP DDK。原始代码的说明里有说过,虚拟光驱本身只能在XP系统下运行。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/areful/1987124?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/areful/1987124?utm_source=bbsseo[/url]
div css命名规范下载
常用的CSS命名规则: 头:header 内容:content/container 尾:footer 导航:nav ... 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/rambo_china/2111327?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/rambo_china/2111327?utm_source=bbsseo[/url]
IEEE 802.11协议DCF性能分析下载
这是一篇技术分选文章,分析了IEEE 802.11 DCF的性能,比较了改进的算法 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/huixiang03/2485792?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/huixiang03/2485792?utm_source=bbsseo[/url]
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