高斯滤波 第一个问题：高斯函数为什么能作为图像处理中的滤波函数？ 高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说， ...
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2018-01-01 21:57:16
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GP的定义：对于任意集合S,S上的高斯过程（GP）是随机变量序列（Zt:t∈S）的一个集合，使得所有n∈N,所有t1,t2……,tn∈S，（Zt1,Zt2,……,Ztn）是多维高斯。如果S集合中的元素个数是有限的，则Z是否为GP可以通过穷举判断其是否为多维高斯函数。如果S集合中元素的个数是无限的，则... ...
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2017-12-23 14:25:46
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本文主要介绍微分方程中的常微分方程以及如何利用分离变量法求解常微分方程 ...
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2017-10-13 00:45:45
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卡尔曼滤波和蒙特卡洛定位方法主要区别： 卡尔曼滤波器的输入数据来源于(激光)测距仪，以检测其他车辆包括自行车和行人在多个时刻的位置，预测未来的位置和速度。 卡尔曼滤波的分布以高斯函数给出，它是连续函数，下方面积加起来等于1，特征在于两个参数 平均值μ和称为方差宽度σ 2，在一维参数空间中的任何高斯均 ...
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2017-10-05 18:47:54
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上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，本文介绍了如何使用反函数和高斯函数进行加权，以及加权后的计算过程 ...
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2017-08-18 23:50:56
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它的历史不知道，如何推导出来的，没管啊，不过我很有兴趣看看啊，但没有看。高斯函数的用处太多了； 首先说明一点哦:正态分布是高斯函数的积分为1的情况； 一维情况下： 一维高斯高斯函数的公式： 而正态分布的公式表示为： 它们的区别仅仅在于前面的系数不一样；正态分布之所以需要这样的系数是为了在区间的积分为... ...
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2017-07-26 23:43:56
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[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 ...
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2017-07-10 21:59:59
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高斯模糊与高斯滤波 高斯模糊是低通滤波的一种，也就是滤波函数是高斯函数，由于理想低通滤波会带来振铃现象，所以往往采用巴特尔茨或者高斯函数作为滤波函数。 高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数，至于是不是模糊，要看是高斯低通还是高斯高通，低通就是模糊，高通就是锐化。 ...
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2017-06-04 12:57:04
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Let’s look for corners. Since corners represents a variation in the gradient in the image, we will look for this “variation”. Consider a grayscale ima ...
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2017-02-13 12:32:48
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在模式识别与机器学习中，高斯函数，特别是多维的高斯函数占着非常重要的地位。而其中高斯函数对均值和协方差矩阵的求导尤为重要，因为在用ML、MAP 或者其他方法计算最优值的时候，都会用到高斯函数的求导。虽然对均值求导的过程以及形式在很多博客中都有，但是对协方差矩阵求导的推导甚至是形式都寥寥无几。所以这里... ...
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2016-11-10 02:22:29
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