所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。 均值滤波的方法是：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中的像素的均值来替代原像素。 优点：算法简单，计算速度快。 缺点：在降低噪声时使图像产生模糊。 matla程序： 均值滤波 ...

目标 本篇主要介绍了以下几点： 1.了解图像噪声，何为图像中的噪声。 2.何为加性均值高斯噪声。加性为什么意思？均值又表示了什么？高斯噪声有何特点？ 3.如何产生加性零均值高斯噪声。如何产生正太分布？Box-Muller变换又是什么？ 4.如何编程实现？ 噪声 实际的图像经常会受到一些随机 ...

在去噪自编码器中，模型的输入是原始的输入经过某种形式的加噪过程后的衰弱的形式，所以加噪声一般分为：加高斯白噪声，掩模噪声，椒盐噪声。 1.加性高斯噪声 self.scale = tf,placeholder(dtype = tf.float32) self.x_corrupted ...

Noise Estimation(噪声估计) 1、原理 1.1、Filter-Based Approach Using Arithmetic Averaging ——Filter-Base 1.2、Filter-Based Approach Using Statistical ...

作者：Syn良子 出处：http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值，写法很便捷，话不多说上代码 用textFile读取数据后，以address进行分组来求age的平均值,这里用combineByKey来计算，这是 ...

用Python求均值与方差，可以自己写，也可以借助于numpy，不过到底哪个快一点呢？ 我做了个实验，首先生成9百万个样本： 第二行是为了让样本小一点，否则从1加到9百万会溢出的。 自己实现，遍历数组来求均值方差： 用时5.3s 借助numpy的向量运算来求： 用时1.0s ...

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我们在处理矩阵数据时，需要用到数据的均值和方差，比如在batch normalization的时候。 那么，tensorflow中计算均值和方差的函数是：tf.nn.moments(x, axes) x:　我们待处理的数据 axes： 在哪一个维度上求解，是一个list，如axes ...