MATLAB实现硬币图像卷积重建方法详解

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资源摘要信息:"该资源主要介绍了一种使用MATLAB语言实现的硬币图像重建方法，这种方法采用了卷积重建技术。在图像处理领域，卷积是一种基础且重要的技术，它通过将一个函数（如图像）与另一个函数（通常为一个过滤器或核）相结合，来提取出图像的某些特定特征或细节。该文件的标题、描述和标签都表明其专注于硬币图像的卷积重建过程，这意味着程序将能够对一个硬币图像进行处理，通过卷积操作，重建出原始图像的某些特征或细节。 在数字图像处理中，卷积操作广泛应用于图像模糊、边缘检测、图像增强、去噪等操作中。卷积重建硬币图像的过程可能涉及到从模糊或部分损坏的图像中重建出清晰的硬币图像。通常，这需要对硬币图像进行适当的预处理，如调整大小、去噪、对比度调整等，然后通过设计一个卷积核（滤波器），将该核应用到硬币图像上以提取出特定的特征。 该MATLAB程序的具体细节虽然未知，但通常包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：在卷积操作前，可能需要对原始硬币图像进行预处理操作，如灰度转换、直方图均衡化等，以优化图像质量，便于后续的卷积处理。 2. 设计卷积核：卷积核是决定卷积效果的关键，需要根据需要重建的硬币图像特征来设计。卷积核可以是简单的模糊核、锐化核或者更复杂的自定义核，用于提取图像中的边缘、细节等信息。 3. 应用卷积核：将设计好的卷积核应用到预处理后的硬币图像上。在MATLAB中，可以使用内置的卷积函数如conv2或者filter2来执行这个操作。 4. 结果分析与调整：卷积操作后，可能需要对结果图像进行分析，以确定是否达到了预期的重建效果。如果效果不理想，可能需要重新设计卷积核或调整预处理步骤。 5. 重建硬币图像：通过上述步骤，最终获得硬币图像的重建版本。这一步的结果是输出一个尽可能接近原始硬币图像的图像。 使用MATLAB进行硬币图像的卷积重建具有多方面的应用价值。例如，在硬币识别系统中，可以利用卷积重建技术提取硬币的特征进行分类与识别；在文物修复领域，可以利用卷积重建对损坏文物的图像进行修复，揭示其原始面貌；在机器视觉中，卷积重建可以帮助改善图像质量，提升后续图像分析的准确性。 通过研究该资源，可以学习到如何在MATLAB环境中编写代码来实现图像卷积操作，以及如何利用卷积技术来解决图像重建的问题。这对于想要深入理解数字图像处理技术，尤其是图像重建技术的研究人员和学生来说，是一个宝贵的实践案例。"

c_convolution_dft.m.zip

2024-09-05 上传
c_convolution_dft.m

MATLAB.rar_convolution_matlab 卷积_卷积 matlab_卷积matlab_卷积计算

2022-09-21 上传
`convolution1.m`可能是包含MATLAB代码的脚本，演示了如何使用`conv`函数进行卷积操作。在这个脚本中，用户可能会定义两个向量，然后调用`conv`函数计算它们的卷积，并可能将结果可视化以更好地理解卷积的过程和结果...

convnfft.zip_FFT Convolution_convolution_convolution fft_zip

2022-09-23 上传
传统的直接卷积方法在处理大数据集时效率较低，因为涉及到的计算量非常大。而FFT则为卷积提供了一种快速的解决方案。 具体来说，当两个有限长度的序列需要卷积时，可以先分别对它们进行FFT，然后将得到的频域表示...

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

2023-06-10 上传
- 3 个卷积路径: 2x3x3 卷积、1x3x3 卷积和 1x1x1 卷积 - dropout 层 - skip 连接 - 可选的 spatio-temporal pyramid pooling 层 - 最后是特征聚合和投影层（如果输入和输出通道数不同） 其中，卷积路径通过 nn....

Cannot find reference 'GraphConv' in '__init__.py'

2023-05-23 上传
from .graph_convolution import GraphConv ``` 或者，如果您的代码库中有多个模块使用了 `GraphConv`，您可以在 `__all__` 中将其包含进去： ```python from .graph_convolution import GraphConv __all__ = ['...

import tensorflow as tf kmodel = tf.keras.models.load_model('model.h5') kmodel.save('model.kmodle')出现WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 5 of 7). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets的警告怎么修改解决

2023-05-10 上传
这个警告是因为在保存 Keras 模型时，某些自定义的 Op 操作没有被跟踪到。这将导致在加载模型时，这些 Op 操作将不可直接调用。 你可以尝试使用 `tf.keras.experimental.export_saved_model` 函数来保存模型，例如...

在 '__init__.py' 中找不到引用 'DeformableAttnFunction'

2023-06-06 上传
请确保你已经安装了 'Deformable-Convolution-V2-PyTorch' 库，并且已经将其添加到了正确的环境变量中。 2. 'DeformableAttnFunction' 可能没有在 '__init__.py' 中正确导入。请检查 '__init__.py' 文件是否正确...

def forward(self, *inputs): (x,) = inputs x_paths = [] for conv in self.convolution_paths: x_paths.append(conv(x)) x_residual = torch.cat(x_paths, dim=1) if self.use_pyramid_pooling: x_pool = self.pyramid_pooling(x) x_residual = torch.cat([x_residual, x_pool], dim=1) x_residual = self.aggregation(x_residual) if self.out_channels != self.in_channels: x = self.projection(x) x = x + x_residual return x网络计算过程

2023-06-10 上传
该模块的 forward 方法接收一个输入 x，并通过 3 个卷积路径分别对输入进行卷积，将卷积的结果拼接一个张量 x_residual。如果 use_pyramid_pool 为 True，则对输入进行 spatio-temporal pyramid pooling 操作，并将...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码中：出现错误：torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

2023-05-30 上传
super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer...

if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_ 帮我给这段代码打上注释

2023-06-01 上传
下面是对这段代码的注释： ```python if beta is None: # 如果 beta 没有被指定，则使用 args 中的 preference_beta 参数 beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() # 将 weight 拷贝到 CPU 上，并...
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