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图像稀疏化
稀疏
表达是什么意思
答:
信号
稀疏
表示(稀疏表达也可以叫为稀疏表示)是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,...
无约束
图像
复原方法的病态性概念?
答:
这种情况被称为病态性。为了解决这种问题,人们提出了各种约束条件和正则化方法来限制
图像
复原过程中的不确定性,从而提高输出图像的质量和稳定性。常用的正则化方法包括Tikhonov正则化、L1正则化等。这些方法通过在目标函数中加入正则化项,限制复原图像的平滑度、
稀疏
度等性质,从而有效地控制病态性。
L1正则化和L2正则化
答:
下面看L1和L2正则项加入后的函数
图像
:对比两幅图我们可以看出来:下面看这几步:L2正则化(岭回归)的证明类似。不过结论是L1正则化比L2正则化更加容易获得
稀疏
解。我们总结一下,正则化之所以能够降低的原因在于,正则化是结构风险最小化的一种策略实现。给 loss function 加上正则项,新得到的目标...
超声成像的
图像
特点
答:
2、多次内部混响:超声在靶内来回反射,形成彗星尾征,如子宫内节育环。3、切片厚度伪像又称部分容积效应:因声束宽度较宽(即超声切面图的切片厚度较厚)引起。如胆囊内假胆泥样
图像
。4、旁瓣伪像:由声束主瓣外的旁瓣反射造成,在结石和肠气等强回声两侧呈现“狗耳”样或称“披纱”样图像。5、...
图像
去噪的国内外研究现状
答:
当前国内、外的研究动态 从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分,可分为空间域滤波、变换域滤波;从滤波类型来分,又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年Do.M.N和VetterliM.提出了一种“真正”的二维
图像稀疏
表达方法——Contourlet变换[7,8],这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于...
CV领域初窥--
图像
分类(一)
答:
如果想让
图像
缩小,可以有如下两种方式:先池化再作Inception卷积,或者先作Inception卷积再作池化。但是方法一(左图)先作pooling(池化)会导致特征表示遇到瓶颈(特征缺失),方法二(右图)是正常的缩小,但计算量很大。为了同时保持特征表示且降低计算量,将网络结构改为下图,使用两个并行化的模块来降低计算量(卷积、池化并行...
生物显微
图像
中面密度和数密度
答:
面密度是指
图像
中每个像素所代表的实际面积。在生物显微图像中,面密度可以帮助我们了解细胞或组织的空间分布和形态。例如,在图像中观察到的细胞密集区域的面密度较高,而细胞
稀疏
区域的面密度较低。因此,面密度可以提供有关细胞或组织空间分布的信息。数密度则是指图像中每个像素所代表的实际数量。在生物...
BI-RADS分级什么意思
答:
2级:可以肯定的乳腺良性肿块(纤维脂肪腺瘤、脂肪瘤、单纯囊肿、积乳囊肿、积油囊肿)、肯定的良性钙化(如环状钙化、边界清楚的短条状钙化、粗的斑点状钙化、
稀疏
的大小较单一的圆点状钙化、新月形的沉积性钙化等)、多次复查超声检查
图像
变化不大的乳腺结节,年龄<40岁的纤维腺瘤或首次超声检查年龄<25岁...
图像
处理
答:
正则化和变分法,构建一个描述解特性的连续全局能量函数,然后用
稀疏
线性系统或相关迭代方法找到最小能量解,贝叶斯统计学对产生输入
图像
的有噪声的测量过程和关于解空间的先验假设进行建模,通常用马尔科夫随机场进行编码。常见示例有散列数据的表面插值,图像去噪和缺失区域恢复,将图像分为前景和背景区域。 7.1 正则化 ...
图像
滤波(Image Denoising)
答:
这种先验包括非常流行的
稀疏
先验假设,稀疏先验假设认为任意一个
图像
都可以用一个完备的字典 稀疏表达,它的先验就是字典表达的稀疏性,也被称为稀疏编码(Sparse Coding,SC),如下式所示其中 是图像 在字典 下的表达。 还有一种很流行的先验是变分(Total Variation,TV)约束先验。这种先验的想法来源于Rudin在文献中提到...
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