所謂均值濾波實際上就是用均值替代原圖像中的各個像素值。 均值濾波的方法是：對待處理的當前像素，選擇一個模板，該模板為其近鄰的若干像素組成，用模板中的像素的均值來替代原像素。 優點：算法簡單，計算速度快。 缺點：在降低噪聲時使圖像產生模糊。 matla程序： 均值濾波 ...

目標 本篇主要介紹了以下幾點： 1.了解圖像噪聲，何為圖像中的噪聲。 2.何為加性均值高斯噪聲。加性為什么意思？均值又表示了什么？高斯噪聲有何特點？ 3.如何產生加性零均值高斯噪聲。如何產生正太分布？Box-Muller變換又是什么？ 4.如何編程實現？ 噪聲 實際的圖像經常會受到一些隨機 ...

在去噪自編碼器中，模型的輸入是原始的輸入經過某種形式的加噪過程后的衰弱的形式，所以加噪聲一般分為：加高斯白噪聲，掩模噪聲，椒鹽噪聲。 1.加性高斯噪聲 self.scale = tf,placeholder(dtype = tf.float32) self.x_corrupted ...

Noise Estimation(噪聲估計) 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 出處：http://www.cnblogs.com/cssdongl 轉載請注明出處 用spark來快速計算分組的平均值，寫法很便捷，話不多說上代碼 用textFile讀取數據后，以address進行分組來求age的平均值,這里用combineByKey來計算，這是 ...

用Python求均值與方差，可以自己寫，也可以借助於numpy，不過到底哪個快一點呢？ 我做了個實驗，首先生成9百萬個樣本： 第二行是為了讓樣本小一點，否則從1加到9百萬會溢出的。 自己實現，遍歷數組來求均值方差： 用時5.3s 借助numpy的向量運算來求： 用時1.0s ...

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我們在處理矩陣數據時，需要用到數據的均值和方差，比如在batch normalization的時候。 那么，tensorflow中計算均值和方差的函數是：tf.nn.moments(x, axes) x:　我們待處理的數據 axes： 在哪一個維度上求解，是一個list，如axes ...