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数字图像处理中的噪声过滤

翻译 | 老赵校对 | 余杭大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。...所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。在图像采集，编码，传输和处理期间，噪声总是出现在数字图像中。在没有过滤技术的先验知识的情况下，很难从数字图像中去除噪声。...过滤图像数据是几乎每个图像处理系统中使用的标准过程。过滤器用于此目的。它们通过保留图像的细节来消除图像中的噪声。过滤器的选择取决于过滤器行为和数据类型。...过滤技术：我们都知道，噪声是图像中像素值的突然变化。因此，当涉及到图像的过滤时，第一个直觉是用像素点周围的平均像素值替换每个像素的值。此过程使图像平滑。为此，我们考虑两个假设。...分析最合适的噪音滤波器：从噪声和滤波器的实现，我们分析了最适合不同图像噪声的滤波器。 ? 有了这篇关于图像处理中的噪声过滤的这篇文章。要了解有关噪音的更多信息，请参阅此处。

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【从零学习OpenCV 4】图像中添加椒盐噪声

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。...目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...判断图像通道数，通道数不同的图像中像素表示白色的方式也不相同。也可以根据需求只改变多通道图像中某一个通道的数值。 Step4：得到含有椒盐噪声的图像。...依照上述思想，在代码清单5-4中给出在图像中添加椒盐噪声的示例程序，程序中判断了输入图像是灰度图还是彩色图，但是没有对彩色图像的单一颜色通道产生椒盐噪声。

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python数字图像处理-图像噪声与去噪

python数字图像处理-图像噪声与去噪算法 ?...图像噪声椒盐噪声概述：椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。...给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下：指定信噪比 SNR （其取值范围在[0, 1]之间）计算总像素数目 SP，得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR) 随机获取要加噪的每个像素位置...中值滤波器对处理脉冲噪声(也称椒盐噪声)非常有效, 因为该噪声是以黑白点叠加在图像上面的. 与中值滤波相似的还有最大值滤波器和最小值滤波器....这样, 那些较小物体的强度与背景揉合在一起了, 较大物体变得像斑点而易于检测.掩模的大小由即将融入背景中的物体尺寸决定.

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【从零学习OpenCV 4】图像中添加高斯噪声

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...依照上述思想，在代码清单5-7中给出了在图像中添加高斯噪声的示例程序，程序实现了对灰度图像和彩色图像添加高斯噪声，在图像中添加高斯噪声的结果如图5-8、图5-9所示，由于高斯噪声是随机生成的，因此每次运行结果会有差异...lena = lena + lena_noise; //在彩色图像中添加高斯噪声 27....equalLena = equalLena + equalLena_noise; //在灰度图像中添加高斯噪声 28. //显示添加高斯噪声后的图像 29.

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Python 从视频中提取图像

视频由图像连续切换构成，本文记录python提取视频中图像的方法。...核心方法使用opencv 库中的VideoCapture 方法： import cv2 cap = cv2.VideoCapture(url) cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval..., frame = cap.read() # rval 为是否成功的标记（True为正常）, frame 为截取的图像工具代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2

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Stable Diffusion 模型：从噪声中生成逼真图像

你好，我是郭震简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。...关键技术 Stable Diffusion借鉴和结合了多种技术: a) U-Net: 生成网络使用U-Net架构，具有多尺度特征提取和融合能力。

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图像重建的残差对比学习:从噪声图像中学习可转移表示

，提出了一种新的基于残差、残差对比学习(RCL)的标签高效学习范式，并导出了一种适用于具有噪声输入的低水平视觉任务的无监督视觉表示学习框架。...监督图像重构的目标是直接最小化残差项，RCL则通过定义一个新的实例判别前置任务，将残差作为判别特征，在残差和对比学习之间建立联系。...本文减轻了现有CL框架中实例区分前置任务和下游图像重建任务之间的严重任务失调。...通过实验，本文发现RCL可以学习鲁棒和可转移的表示，从而提高各种下游任务的性能，如去噪和超分辨率，与最近专门为噪声输入设计的自监督方法相比。...此外，本文的无监督预训练可以显著降低注释成本，同时保持与全程监督图像重建的性能竞争。论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/406

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SQL 从字符串中提取数字

4 0 5 123.0 6 0123 7 01#123 8 0$123 我们希望能从字段 v 的数据中提取出所有数字...，重新组合成数值（数字在字符串中出现的相对顺序不变）。...，最后把剩下的数字按照出现的顺序组合成数值。...其中，t20 是由 1 ~ 20 组成的数字辅助表。考虑到有可能出现中文汉字，在 SQL 中使用了 CHAR_LENGTH() 函数，而不是LENGTH()。...从打印的结果中可以看出，我们已经将字符串拆分成单个字符，并且还保持了字符出现的相对顺序。最后，我们将非数字的字符过滤掉，再使用GROUP_CONCAT() 将数字字符拼接到一块。

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python从字符串中提取数字

## \d 匹配任意数字。 ## \D 匹配任意非数字字符。 ## x? 匹配一个可选的 x 字符 (换言之，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。 ## x* 匹配0次或者多次 x 字符。...## 正则表达式中的点号通常意味着 “匹配任意单字符” 2、解题思路：既然是提取数字，那么数字的形式一般是：整数，小数，整数加小数；所以一般是形如：—-.—–；根据上述正则表达式的含义...\d*”； \d+ 匹配1次或者多次数字，注意这里不要写成*，因为即便是小数，小数点之前也得有一个数字； \.?...这个是匹配小数点的，可能有，也可能没有； \d* 这个是匹配小数点之后的数字的，所以是0个或者多个； 3、代码如下： # -*- coding: cp936 -*- import re string

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VBA自定义函数：从文本中提取数字

标签：VBA，自定义函数下面是一个自定义函数，可以从文本中提取数字。这个函数来源于forum.ozgrid.com，辑录于此，供参考。...rCell sText = c If Take_decimal = True And Take_negative = True Then strNeg = "-" '负号必须在第一个数字之前...= 0 ExtractNumber = ExtractNumber + CDbl(lNum) lNum = "" Next End Function 其中，参数rCell代表要包含数字内容的单元格...；参数Take_decimal代表是否提取水小数值，布尔型，可选；参数Take_negative代码是否提取负值，布尔型，可选。

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python提取字符串中数字

参考链接： Python | 字符串rstrip 题目：【这是一个复杂问题的简化】如下是一个字符串列表，提取字符串中第二个数字，并判断是否大于1000，如果是，从列表中删除这一行。 ...代码： #coding: utf-8 oldStr = "1000\t1002\n" newStr = oldStr #匹配目标数字左侧字符串

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关于从文本中提取数字，这些公式各显神通

下面图1所示是示例数据，从单元格内容中提取出红色标识的数字。图1 注：示例数据来源于chandoo.org。...首先会想到的是，使用FIND函数或者SEARCH函数查找“(”和最后一个空字符的位置，然后使用MID函数取出数字，公式如下： =MID(A1,FIND("(",A1)+1,SEARCH("",A1,FIND...我们可以使用SUBSTITUTE函数替换数字两边的“(”和空格，再在取值，例如公式： =TRIM(MID(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A1,"",REPT(" ",100)),"(",REPT...： =NPV(-0.9,,IFERROR(MID(RIGHT(A1,8),1+LEN(RIGHT(A1,8))-ROW(OFFSET(A$1,,,LEN(A1))),1)%,"")) 但只适用于单元格中的数字不大于...图2 在单元格B7中输入数字23，然后单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“填充——快速填充”，即可完成。注：有兴趣的朋友可以到知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。

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excel数据提取技巧：从混合文本中提取数字的万能公式

四、提取数值的万能公式情景特征：除了目标数值，文本中不存在其他数字，否则容易产生干扰。...image.png ③MIN(②) MIN(②)取②的结果序数集D{5,13,10,6,…}中的最小值，它就是目标数值在A2中的起始位置，即A2混合文本中，首次出现负号或阿拉伯数字的位置，即是目标提取数值的起始位置...② LARGE(①,ROW($1:$100)) 通过LARGE函数，将①中的字符位置值集合从大到小重新排序。由于数字在文本中的位置总是大于0，且数字越靠后，位置值越靠前。而其他字符总是小于0的。...这里的重点是将所有的0值置后，同时将所有数字位置值倒排。 ③ MID(0&A2,②+1,1) MID根据②的位置值+1从0&A2中逐一取数。...这些通通交由*10^ROW($1:$100)/10完成，它通过构建一个多位数来将各个数字顺序摆放，最终将代表文本的有效数位前的0值省略，其余数字按次序从个位开始向左排列。最终的多位数即数字提取结果。

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图像匹配中Harris角点特征提取

在进行图像检测或者是识别的时候，我们需要提取出一些有特征的点加以识别，最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点，其实就是一些重要的点，比如轮廓的拐角，线段的末端等。...这些特征比较容易识别，而且不容易受到光照等环境的影响，因此在许多的特征匹配算法中十分常见。...常见的特征点提取算法有Harris算子（改进后的Shi-Tomasi算法）、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。...这个估价函数个特性，就是当R较小时，图像是平坦的；当R小于０时，图像是一个边缘；当R很大时，这个图像是一个角点。因此通常我们会对R设置一个阈值，大于这个阈值的点我们可以看做是角点。

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Python提取列表中数字的函数代码设计

Python提取列表中数字的方法如果要提取Python列表list中的数字元素，首先可以使用for循环来遍历列表中的元素，然后逐个判断元素是否为数字。...如此，我们就有了使用Python提取列表中数字的基本思路了。下面我们将设计该函数代码。...Python提取列表中数字的函数代码设计接下来需要设计两个函数，一个是用于判断Python列表中的元素是否是数字的函数，如checkNum，另一个则是调用该函数并完成元素提取的函数，如getNumElement...def checkNum(obj): return isinstance(obj,(int, float, complex))# 提取数字元素的函数def getNumElement(listObj...list中数字的代码设计免责声明：内容仅供参考，不保证正确性。

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从字符串中提取数字并重新编号

提取字符串中的数字首先，我们需要从字符串中提取出其中的数字。我们可以使用正则表达式来完成此任务。正则表达式 \d+ 可以匹配一个或多个数字。...import redef extract_numbers(string): """ 从字符串中提取出其中的数字。...Args: string: 需要提取数字的字符串。 numbers: 从字符串中提取出的数字列表。...Args: string: 需要提取数字的字符串。 numbers: 从字符串中提取出的数字列表。...完整的代码import redef renumber_numbers(string): """ 从字符串中提取出其中的数字，并按照一定的格式重新对数字进行编号。

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Excel公式技巧13：从字符串中提取数字——将所有数字提取到单个单元格

前三篇文章分别讲解了提取位于字符串开头和末尾的数字的公式技术、提取字符串中所有的数字并放在不同的单元格中的公式技术，本文研究从字符串中提取所有数字并将这些数字作为单个数字放置在单个单元格中的技术。...NPV函数具有一个好特性，可以忽略传递给它的数据区域中的空格，仅按从左至右的顺序操作数据区域内的数值。...为了生成想要的结果，需将数组中的元素乘以连续的10的幂，然后将结果相加，可以看到，如果为参数rate选择合适的值，此公式将为会提供精确的结果。...因此，选择-0.9，不仅因为1-0.9显然是0.1，而且从指数1开始采用0.1的连续幂时，得到： 0.1 0.01 0.001 0.0001 … 相应地得到： 10 100 1000 10000 … 因此...，在示例中，生成的数组的第一个非空元素是0.5，将乘以10；第二个元素0.4乘以100，第三个元素0.4乘以1000，依此类推。

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python：如何从 URL 中快速提取域名？

有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。

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使用生成式对抗网络从随机噪声中创建数据

你可以给它一点点的随机噪声作为输入，它可以产生卧室，鸟类或任何它被训练产生的真实图像。所有科学家都同意的一件事是我们需要更多的数据。...然而，为了有用，新的数据必须足够现实，以便我们从生成的数据中获得的任何见解仍然适用于真实的数据。如果你正在训练一只猫来捕捉老鼠，而你正在使用假老鼠，那么最好确保假老鼠看起来像老鼠。...GAN可以生成更逼真的图像（例如DCGAN），支持图像之间的样式转换（参见这里和这里），从文本描述生成图像（StackGAN），并通过半监督学习从较小的数据集中学习。...Goodfellow等人在2014年的GAN原始公式中，鉴别器生成给定图像是真实的或生成的概率的估计。鉴别器将被提供一组包含实际图像和生成图像的图像，并且将为这些输入中的每一个生成估计。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN中添加生成的数据，以测试生成的数据是否比随机噪声好。

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基于总变差模型的纹理图像中图像主结构的提取方法。

从心里学角度分析，图像的整体结构特才是人类视觉感知的主要数据，而不是那些个体细节(纹理)。...因此从图像中提取那些有意义的结构数据是一项具有意义的工作，同时对于计算机来说也是非常有挑战性的。 ...(b)则反映了纹理和结构像素点都会产生比较大的D(D值大反应在图像中也就是对应像素点的亮度高)；(c)可以看出结构部分中的L(L值大反应在图像中也就是对应像素点的亮度高)值大于纹理部分的L值，造成这种现象的一种直觉上的解释为...本文的算法还可以用于边缘提取。图9展示了一个例子，该幅图像中包含很明显的前景和背景的纹理，这往往导致边缘提取的失败。图9(b)和(c)使用不同参数的额Canny边缘检测提取的边缘。...改组实验说明了本文算法可以很好运用到图像融合中。

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