前几天开会，激光产业部的同事说，他们想用激光器代替LED，但是就会出现散斑的问题。what什么是散斑？...激光散斑：激光在散射体表面的漫反射或通过一个透明散射体（如毛玻璃）时，在散射表面或附近的光场中可以观察到一种无规分布的亮暗斑点，这种斑点称为激光散斑（Laser Speckles）。...通过统计方法的研究，可以认识到散斑的强度分布、对比度和散斑运动规律等特点。...最重要的特点就是，这种散斑具有高度的随机性，而且随着距离的不同会出现不同的图案，也就是说，在同一空间中任何两个地方的散斑图案都不相同。...应用：用散斑的对比度测量反射表面的粗糙度；利用散斑的动态情况测量物体运动的速度；利用散斑进行光学信息处理，甚至利用散斑验光等。 激光在成像领域极具潜力。
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。...d) KL散度: 训练目标通过最小化KL散度，使生成分布尽可能接近真实分布。
追加： append(x,1,2) ages:=make(map[string]int)
在基于结构光投影的三维形状测量方法中，两种常用的结构光图案是条纹图案和散斑图案。相应地，有两种主流方法：边缘投影轮廓测量(FPP)和散斑投影轮廓法(SPP)。...这些所提出的SPP方法可以实现基于散斑投影的高性能三维测量，但无法从单一散斑图像中获得准确的三维数据。...实验结果表明，该方法可以通过单一散斑模式实现快速、绝对的三维形状测量，测量精度约为100µm。 2 原理 在本节中，我们将提出一种使用端到端立体匹配网络进行散斑投影轮廓测量的单镜头三维形状测量方法。...图1 本文提出的利用端到端立体匹配网络进行散斑投影轮廓测量的单次三维形状测量方法 对于散斑模式，我们遵循了之前工作[31]中提出的简单有效的设计和评价方法。...通过引入超极性整流和深度约束，立体匹配算法唯一需要做的就是在预定义的局部一维范围内搜索相应的像素，而不是传统的全局二维范围，这意味着我们优化的散斑模式设计方法只需要散斑模式中的局部斑点相对于局部一维投影空间是独一无二的
1.OCT技术原理 OCT技术是一种成像方式类似于超声波的技术，它使用光来代替超声波生成图像，基本原理是利用弱相干光干涉仪，不同深度的生物组织对于OCT设备发出的光波的后向反射的能力是不同的，通过测量光波反射回来时间间隔的不同...3.OCT技术中的医学图像处理 OCT图像降噪技术 在实际应用中，由于生物组织的高散射性，照射到生物组织的入射光被生物组织内的颗粒所散射，形成无规则分布的颗粒状衍射图样，即散斑噪声。...区别于传统图像噪声，散斑噪声形成原因复杂，并且由于OCT技术就是利用低相干光的后向散射，所以说散斑是不可避免的，是与信号共存的，目前有利用中值滤波、维纳滤波的常规方法，但效果一般。...频域方法如小波变换、曲波变换和波原子阈值的方法，由于改进OCT结构降低成像噪声的方法势必带来结构复杂化和成本增加，所以目前的发展更倾向于利用图像处理方法降噪，各种针对散斑噪声的降噪方法也在不断探索中。...采用小波变换的方法去除噪声的过程主要是选择一个小波基函数，固定一个尺度因子，将它与信号的初始段进行比较；通过CWT的计算公式计算小波系数（反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度）；改变平移因子
C等人在其工作中证明了深度神经网络能够从单一的全息测量数据中同时的执行自动聚焦和相位恢复，生成处于不同轴向深度的样品图像，如图2c所示。...在提升信噪比（SNR）方面，神经网络用高信噪比图像及其对应的由计算模拟得出的低信噪比图像来训练，然后利用训练好的网络对实验获得的图像数据进行散斑噪声抑制处理，如图2d所示。...图5-通过光散射器成像 例如，神经网络从相干光通过光散射器后的光信号中提取目标图像，如图5所示；Borhani等人在其工作中提出神经网络可以从传输距离达1km的多模光纤后端获得的散斑图中重建并识别出手写数字...图7-衍射层析重建 Choi, G等成功的利用对抗生成网络GAN来生成减少了动态散斑噪声的三维重建图，如图8所示。在这种GAN网络中，训练过程中使用的数据集可以是未配对的数据。 ?...图8-散斑噪声抑制 总结 当前世界正在经历全息术和相干成像领域的真正复兴，这得益于来自神经网络和数据驱动学习方法的强大统计工具的新浪潮。
GAN是一种能够从头开始生成新数据的神经网络。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。...我们可以训练一个神经网络来学习区分真实图像和生成图像的任务。 然后，通过让图像生成器（也是神经网络）和鉴别器轮流相互学习，它们可以随着时间的推移而改善。这两个网络，玩这个游戏，是一个生成的敌对网络。...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。...交叉熵损失是鉴别器如何准确识别真实图像和生成图像的度量。Wasserstein指标反映了真实图像和生成图像中每个变量（即每个像素的每种颜色）的分布情况，并确定了实际数据和生成数据的分布距离。...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。
散列简介 Redis 的散列键会将一个键和一个散列在数据库里关联起来，用户可以在散列中为任意多个字段（field）设置值。与字符串键一样，散列的字段和值既可以是文本数据，也可以是二进制数据。...检查给定字段是否存在于散列当中。 从散列中删除指定字段。 查看散列包含的字段数量。 一次为散列的多个字段设置值，或者一次从散列中获取多个字段的值。 获取散列包含的所有字段、所有值或者所有字段和值。...示例：实现短网址生成程序 为了给用户提供更多发言空间，并记录用户在网站上的链接点击行为，大部分社交网站都会将用户输入的网址转换为相应的短网址。...返回与之对应的目标网址 """ return self.client.hget(URL_HASH, short_id) ShortyUrl 类的 shorten() 方法负责为输入的网址生成短网址...3）将短网址 ID 和目标网址之间的映射关系存储到散列中。 4）向调用者返回刚刚生成的短网址 ID。
Embedding Predictive Architecture for SAR ATR, SAR-JEPA），让深度神经网络仅仅预测 SAR 图像稀疏且重要梯度特征表示，有效地抑制了 SAR 图像相干斑噪声...，避免预测 SAR 图像含相干斑噪声的原始像素强度信息；③研制了首个 SAR 图像目标识别基础模型 SARATR-X（0.66 亿参数，基于 Transformer），突破了复杂场景中 SAR 目标特征学习对大规模高质量标注数据高度依赖的瓶颈...自监督学习，SAR 相干成像中的散斑噪声会对图像质量产生负面影响。此外，SAR 幅度图像的视觉特征不像光学 RGB 图像那样明显。因此，SAR SSL 的主要任务是提高特征学习和目标信号的质量。...SAR-JEPA 针对 SAR 图像噪声问题，重点在一个降噪特征空间进行自监督学习，通过结合传统特征算子去除散斑噪声干扰，提取目标边缘梯度信息用于自监督，从而实现在 SAR 图像这种噪声数据中的大规模无标注自监督学习...第二步是利用高质量的目标信号对 SAR 图像进行预训练，比如抑制散斑噪声和提取目标边缘的多尺度梯度特征。
所提出的位置识别成功地在充满多径和散斑噪声的雷达图像中识别出正确的回环，相比之下，毫米波雷达SC对多径现象表现出脆弱性，常常导致错误回环的识别。...如图1所示，基于自由空间的描述能够检测到基于特征的描述漏掉的回环，因为它减弱了多径效应和散斑噪声的影响。此外，所提出的方法可以通过旋转不变性属性在相反方向上找到回环。...内容概述 概述 毫米波雷达传感器在工作过程中会遭遇多种噪声，如虚假回波、散斑噪声和多径反射，这些噪声会影响图像的有效信息提取，为了应对这些挑战，研究者提出了两种描述子：R-ReFeree（用于位置识别）...在前端进行特征提取并生成描述子：用于位置识别的R-ReFeree和用于初始航向估计的A-ReFeree。在后端通过位置检索和姿态图优化获得雷达地图。...位置描述（ReFeree） 尽管特征提取过程解决了高强度值掩盖有意义信息的问题，但噪声无法完全去除。为了减轻噪声带来的错误检测影响，我们使用自由空间来生成描述符，而不是单纯依赖特征。
目录 使用神经网络的快速准确的依赖性解析器 通过玩噪声游戏提高DNNs对图像损坏的鲁棒性 基于宽集合卷积神经网络的高效人脸特征学习 SieveNet：一种健壮的基于图像的虚拟试穿统一框架 ICface...通过玩噪声游戏提高DNNs对图像损坏的鲁棒性 论文名称：Increasing the robustness of DNNs against image corruptions...为了解决这个问题，这篇论文证明了一个简单但经过适当调优的加性高斯噪声和散斑噪声训练，就可以很好地将模型推广到看不见的图像干扰上，从而在ImageNet-C和MNIST-C数据集上达到最新的性能表现。...基于这些结果，这篇论文认为在不相关的噪声分布上对识别模型进行对抗训练，可以进一步提高模型性能。 ? ? ?...最后，SieveNet引入用于训练纹理转换网络的竞争三元组损失策略，可进一步提高生成的试穿结果质量。
基于高斯噪声分布，计算权重(乘子)，将估计位姿代入观测模型得到的观测值与真实观测值的差，乘以得到的乘子，就是位姿估计的误差修正。...运动估计，依赖里程计数据，并添加粒子高斯噪声 运动优化，点云匹配，根据匹配值，更新粒子的可信度，可信度最高的就是优化后的运动估计。...Light Coding技术虽然也是结构光的一种，但其投射的是“激光散斑”。散斑具有高度的随机性，并且距离不同，散斑的形状也不同。这也就相当于，当光源发射出散斑后，整个空间都已经被标记。...因此，当有物体进入这个空间的时候，通过记录散斑的变化，就能够监测到物体的空间位置。...通过记录光脉冲的反射运动时间，推算出光脉冲发射器同目标物体的距离，并以此生成一张目标物体的3D信息图。
根据编码图案不同一般有： 条纹结构光，代表传感器 enshape ， 编码结构光，代表传感器 Mantis Vision, Realsense(F200), 散斑结构光 ，代表传感器 apple(primesense...结构光（散斑）的优点主要有： 1）方案成熟，相机基线可以做的比较小，方便小型化。 2）资源消耗较低，单帧 IR 图就可计算出深度图，功耗低。 3）主动光源，夜晚也可使用。...散斑结构光的缺点与结构光类似： 1）容易受环境光干扰，室外体验差。 2）随检测距离增加，精度会变差。 ?...从上面三种主流的 3D 相机成像方案来看，各有优劣，但是从实际应用场景来看，在非无人驾驶领域，结构 光，特别是散斑结构光的用途是最广泛。...而TOF方案在远距离下噪声较低，同时拥有更高的FPS，因此更适合动态场景。 目前，结构光技术主要应用于解锁以及安全支付等方面，其应用距离受限。
扩散模型近年来在生成任务上表现出了卓越的效果，尤其是在图像生成领域。这篇文章将介绍扩散模型的核心思想，从高斯噪声到生成图像的整个过程，并结合具体的数学原理来解释这一方法的工作机制。...在扩散模型中，我们从一个随机的高斯噪声开始，经过多步反向过程生成清晰的图像。这一过程分为两个阶段：前向扩散过程：通过将真实数据逐步添加噪声，直至其变为接近高斯分布。...反向生成过程：模型学习如何逐步从噪声中还原数据，生成图像。这种逐步生成的机制与GANs等一次性生成的方式不同，扩散模型的多步反向生成使其生成结果更稳定，且具有较高的质量。2....数学原理解析扩散模型的核心在于马尔科夫链，其中数据分布会逐渐转变为高斯噪声，而通过逆向扩散过程可以从噪声生成新的数据样本。...图像去噪：通过逆向扩散过程从噪声图像中还原原始图像。4. 扩散模型的代码实现我们将展示一个简单的基于PyTorch的扩散模型实现，展示如何从高斯噪声逐步生成图像。
散斑传感+深度学习 SensiCut由两部分组成：硬件附件和应用程序。 应用程序方面，用户界面设计的真心不错，功能就不多说了。...识别原理很简单： 利用散斑传感（speckle sensing）技术，将激光打向材料表面，上面的微小特征差异导致反射激光束光路的微小偏差，从而反射到图像传感器成像为带有亮斑和暗斑的散斑图案。...下图为四种材料分别在普通相机、电子显微镜和散斑传感成像下的三组照片，对比很明显： 图像有了，就可以用训练好的神经网络来进行类型识别了。...还用了数据增强技术生成额外图像以便模型更好地泛化（比如光照也不会过多影响结果）。 评估结果和未来方向 SensiCut 98.01%(SD=0.20)的平均识别准确率基于5-fold交叉验证。...未来，团队还会对散斑传感如何用于估计材料的厚度、对划痕材料准确率的保证、给软件加打印标签的功能等方面进行进一步研究。
Speckle 就是我们手工做的散斑，散斑之间的距离和ROI里面的散斑个数都会自动生成。 生成成功，如下图所示： 7.
Noisy是一款功能强大的DNS和HTTP/S网络流量噪音生成工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员在进行常规网络浏览时，在后台生成随机的HTTP/DNS网络流量噪声，并以此来提升网络通信数据的安全性和隐蔽性...使用docker-compose运行多个容器 我们可以使用docker-compose同时运行多个容器，并生成更多的噪声： $ cd noisy/examples/docker-compose $ docker-compose
论文题目 Linearized analysis of noise and resolution for DL-based image generation 论文摘要 基于深度学习（DL）的CT图像生成方法通常使用...相比之下，传统的基于模型的图像重建（MBIR）方法通常使用诸如分辨率、噪声、偏差等图像属性进行评估。计算这种图像属性需要进行很耗时的蒙特卡洛（MC）模拟。...对于MBIR，已经有了使用一阶泰勒展开的线性化分析方法，无需MC模拟就可以描述噪声和分辨率。这给了作者以启发，是否可以将线性化应用于DL网络，从而有效地表征分辨率和噪声。...对于此类应用，线性化可以在不运行MC模拟的情况下表征图像噪声和分辨率。作者通过这项工作提供了实现网络线性化的计算工具。网络线性化的高效性和易实现性使得推广与物理相关的图像质量测量方法大有希望。
它们不仅可以生成静态图像，还可以创建短视频剪辑、动画和3D图片。 发展的速度是惊人的。...从长远来看，它可以用于几乎任何东西的设计，从新型药物到服装和建筑，生成式革命已经开始。...基本思想是让第二个神经网络生成图像，第一个神经网络接受该图像作为提示的匹配。 新模型背后的重大突破在于图像的生成方式。...扩散模型是经过训练的神经网络，通过去除训练过程中添加的像素化噪声来清理图像。这个过程包括拍摄图像，一次改变几个像素，经过许多步骤，直到原始图像被擦除，你只剩下随机像素。...阿尔特曼说，他现在在个人信息中使用生成的图像，就像以前使用表情符号一样。“我的一些朋友甚至懒得生成他们键入提示的图像，”他说。 但文本到图像模型可能只是一个开始。
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