如何根据梯度重建原始图像以及图像重建常用算法?



在数字图像处理过程中,经常会遇到求梯度后,重新构建图像的问题。一般情况下,都是通过解泊松方程(还有其他方式重构图像,具体算法如下图所示,),利用拉普拉斯算子求解;但有一点请注意泊松方程求出的只是近似值,无法求出精确的原始值。

常用图像重建算法

时间: 2024-11-10 22:14:18

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五大常用算法

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推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比

推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比 在 推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架.很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心.最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣.目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐.协同过滤推荐.基于关联规则推荐.基于效用推荐.基于知识推荐和组合推荐. 一.基于内容推荐 基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器

(转)常用算法(Algorithm)的用法介绍

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[转]五大常用算法:分治、动态规划、贪心、回溯和分支界定

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特征选择常用算法综述

特征选择的一般过程: 1.生成子集:搜索特征子集,为评价函数提供特征子集 2.评价函数:评价特征子集的好坏 3.停止准则:与评价函数相关,一般是阈值,评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程:在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索.启发式搜索.随机搜索 三大类. (1)完全搜索 <1>宽搜(Breadth First Search):时间复杂度高,不实用 <2>分支界限搜索(Branch and Bound):其实就是宽搜加上深度的限

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轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普. 以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过

总结Objective-c常用算法

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