2008 年在一个 PS 讨论群里,有网友不解 Photoshop 的高斯模糊中的半径是什么含义,因此当时我写了这篇文章: 对Photoshop高斯模糊滤镜的算法总结; 在那篇文章中,主要讲解了高斯模糊中的半径的含义,是二维正态分布的方差的平方根,并且给出了算法的理论描述 ...
高斯算法的原理 首先,高斯滤波算法的一般过程分为两步: 计算掩膜 高斯核 卷积 即掩膜上每一个位置的值和图像对应位置的像素值的乘积 求和运算 其次,我们知道高斯分布也叫做正态分布 在二维空间中,这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值,所以有最大的权重,相邻像 ...
2018-07-18 21:17 0 1550 推荐指数:
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通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果。 "模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上,它是一种 ...
GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model ...
原文 :http://tecdat.cn/?p=3433 本文我们讨论期望最大化理论,应用和评估基于期望最大化的聚类。 软件包 install.packages("mclus ...
注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用 ...
高斯消元学习笔记及算法实现与运用 目录 高斯消元学习笔记及算法实现与运用 0.前言 1.高斯消元 阶梯形线性方程组 线性方程组的初等变换(同解变换) 两个定理 阶梯形矩阵 ...
1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法 ...
高斯滤波是很多图像处理算法中最关键性的一个中间步骤,实现快速高斯滤波算法具有很重要的意义。 通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献,实现了自己的快速高斯滤波算法,并用NEON指令加速了将近6倍。 1. 均值滤波逼近高斯滤波 这种算法优点是简单 ...