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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|GPY470

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Image De-Noising

NTOISE IS A TERM borrowed directly from signal processing. Noise in the image is a very process, and can also be generated durich is often produced during the image recording (Zhang 2017). Noise be generated during the image processing or transmission process (Zhang 2017). Noise can come from the collection environment, collection equipment, measurement errors, counting errors, and so on. Noise is a relatively broad concept. There are many types of noise, each with its own characteristics. Noise can be defined and described not only in terms of intensity from a physical point of view but also in terms of human susceptibility from a physiological point of view. Image noise is often thought to be annoying because it affects the viewing and acceptance of content of interest.

There are many types of noise, and noise elimination is very common in image applications, such as:

  1. The snowflakes on the television will affect people’s visual experience and reduce the viewer’s ability to understand the content of the program.
  2. The noise in the image reduces the quality of the image and hinders the acceptance of the information in the image.
  3. The influence of haze on outdoor scenes can also be regarded as a kind of noise that reduces visibility. For images collected on a haze day, in order to fully understand and obtain information about the scene, it is often necessary to eliminate the haze noise first.
    Noise can be eliminated using image enhancement technology or using image restoration technology. Although different enhancement techniques can be used according to the general understanding of noise characteristics, if one has a better grasp of a specific noise model, it is possible to obtain better results by using image restoration techniques.
    The contents of each section of this chapter are arranged as follows.
    Section $2.1$ discusses a number of common sources and types of noise, including thermal noise, shot noise, flicker noise, and colored noise, and then analyzes the characteristics of Gaussian noise, impulse noise, uniform noise, and Rayleigh noise.

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Different Noises

The noise in the image can be defined as the undesired part of the image or the unwanted part of the image. Noise has a certain degree of randomness, like snowflake dots on a TV screen; however, noise may also have certain regularity, such as when the noise source has a certain period. When the TV image produces independent bright spots due to the interference of the motor of the refrigerator or the interference of the engine of the passing motorcycle, the noise has both random and regular characteristics. In general, noise will cause uncertain degradation of image quality.

For the signal, noise is a kind of external interference. However, noise itself is also a kind of signal; it only carries information about the noise source. If the noise has nothing to do with the signal, it is impossible to predict the characteristics of the noise based on the characteristics of the signal. But on the other hand, if the noise is independent, the noise can be considered separately when there is no required signal at all. Some kinds of noise are essentially related to the signal, but the relationship is often very complicated at this time. In many cases, noise is seen as an uncertain, random phenomenon, and the methods of probability theory and statistics are mainly used to deal with it. It should be noted that the required signal itself, such as thermal microwave or infrared radiation used for ground measurement, may also have randomness. From the preceding discussion, we can see that the noise in the image does not need to be opposed to the signal; instead, it can be closely related to the signal. If the signal is removed, the noise may also change.

The problem of noise is often not completely regarded as a purely scientific problem or a purely mathematical problem. Since noise mainly affects humans felling, it is important to consider at least human response in the definition and measurement of noise. For example, one person’s noise may be the signal of another person, and the reverse is also true. The effect of noise disturbing people’s attention and receiving ability is first related to its own characteristics, but it is also related to people’s physical and psychological factors. For example, when watching TV, black noise (i.e., black dots on the screen) has far less impact than white noise (such as snowflakes).

In many cases, the (random/regular) characteristics of noise are not very important, what is important is its intensity, or people are mostly concerned with its intensity. The commonly used term signal-to-noise ratio (SNR) refers to the ratio of signal strength to noise strength. The SNR is an important quality indicator of an amplifier or communication system. The typical SNR is defined by the energy ratio (or voltage-squared ratio):
$$
S N R=10 \log _{10}\left(\frac{V_s^2}{V_n^2}\right)
$$
where $V_s$ is the signal voltage and $V_n$ is the noise voltage. But in some specific applications, there are also some variations. For example, in TV applications, the signal voltage $V_s$ uses peak-to-peak value and the noise voltage $V_n$ uses root mean square (RMS) as the unit. The value obtained at this time is $9.03 \mathrm{~dB}$ higher than the value obtained in both root-meansquare units.

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图像处理代考

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Image De-Noising

NTOISE 是直接从信号处理中借用的术语。图像中的噪声是一个非常过程,也可以在图像记录过程中经常产生durich(Zhang 2017)。在图像处理或传输过程中会产生噪声(Zhang 2017)。噪声可能来自采集环境、采集设备、测量误差、计数误差等。噪声是一个相对宽泛的概念。噪音有很多种,每一种都有自己的特点。噪声不仅可以从物理角度定义和描述强度,还可以从生理角度根据人类易感性来定义和描述。图像噪声通常被认为是令人讨厌的,因为它会影响对感兴趣内容的查看和接受。

噪声的种类很多,而噪声消除在图像应用中非常常见,例如:

  1. 电视上的雪花会影响人们的视觉体验,降低观众对节目内容的理解能力。
  2. 图像中的噪声降低了图像的质量,阻碍了图像中信息的接受。
  3. 雾霾对户外场景的影响也可以看作是一种降低能见度的噪音。对于雾霾天采集的图像,为了充分了解和获取场景信息,往往需要先消除雾霾噪声。
    可以使用图像增强技术或使用图像恢复技术来消除噪声。虽然可以根据对噪声特性的一般理解使用不同的增强技术,但如果对特定噪声模型有更好的把握,使用图像恢复技术可以获得更好的效果。
    本章各节内容安排如下。
    部分2.1讨论了一些常见的噪声源和噪声类型,包括热噪声、散粒噪声、闪烁噪声和有色噪声,然后分析了高斯噪声、脉冲噪声、均匀噪声和瑞利噪声的特性。

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Different Noises

图像中的噪声可以定义为图像中不需要的部分或图像中不需要的部分。噪声具有一定的随机性,就像电视屏幕上的雪花点;但是,噪声也可能具有一定的规律性,例如当噪声源具有一定的周期时。当电视图像因冰箱电机的干扰或经过的摩托车发动机的干扰而产生独立亮点时,噪声具有随机性和规律性。一般来说,噪声会导致图像质量的不确定性下降。

对于信号来说,噪声是一种外部干扰。但是,噪声本身也是一种信号;它只携带有关噪声源的信息。如果噪声与信号无关,就不可能根据信号的特性来预测噪声的特性。但另一方面,如果噪声是独立的,则在根本没有需要的信号时,可以单独考虑噪声。某些种类的噪声本质上与信号有关,但此时的关系往往非常复杂。在很多情况下,噪声被视为一种不确定的、随机的现象,主要采用概率论和统计学的方法来处理它。需要注意的是,需要的信号本身,例如用于地面测量的热微波或红外辐射,也可能具有随机性。从前面的讨论可以看出,图像中的噪声不需要与信号相对;相反,它可以与信号密切相关。如果信号被移除,噪声也可能发生变化。

噪声问题通常不完全被视为纯科学问题或纯数学问题。由于噪声主要影响人类的砍伐,因此在噪声的定义和测量中至少要考虑人类的反应是很重要的。例如,一个人的噪音可能是另一个人的信号,反之亦然。噪声对人的注意力和接收能力的影响首先与其自身特点有关,但也与人的生理和心理因素有关。例如,在看电视时,黑噪声(即屏幕上的黑点)的影响远小于白噪声(如雪花)。

在很多情况下,噪声的(随机/规则)特性并不是很重要,重要的是它的强度,或者人们最关心的是它的强度。常用术语信噪比(SNR)是指信号强度与噪声强度的比值。SNR 是放大器或通信系统的重要质量指标。典型 SNR 由能量比(或电压平方比)定义:
小号ñR=10日志10⁡(在s2在n2)
在哪里在s是信号电压和在n是噪声电压。但在一些特定的应用中,也存在一些变化。例如,在电视应用中,信号电压在s使用峰峰值和噪声电压在n使用均方根 (RMS) 作为单位。此时得到的值为9.03 D b高于以两个均方根单位获得的值。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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