【机器视觉】图像处理 -- 上采样和下采样数据增强稀疏矩阵

2024-05-30 22:24:57

目录

上采样和下采样

数据增强

稀疏矩阵

上采样和下采样

概念

缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。

放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。

下采样原理：对于一副图像I尺寸为M*N，对起进行s倍下采样，即得到（M/s）*（N/s）尺寸的分辨率图像，当然，s应该是M和N的公约数才可以，如果考虑是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗口内的图像编程一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。

Pk = Σ Ii /

上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。

插值算法还包括了传统插值，基于边缘图像的插值，还有基于区域的图像插值。

关于采样与池化的关系：

其实下采样就是池化。

采样层是使用 pooling的相关技术来实现的，目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合。但是pooling的目的不仅仅是这些，他的目的是保持旋转、平移、伸缩不变形等。采样有最大值采样，平均值采样，求和区域采样和随机区域采样等。池化也是这样的，比如最大值池化，平均值池化，随机池化，求和区域池化等

数据增强

这位博主写的很棒：https://blog.csdn.net/u010414589；

稀疏矩阵

这位博主写的很棒：https://blog.csdn.net/yhb1047818384

致谢

https://www.cnblogs.com/fengli9998/p/7827812.html

https://blog.csdn.net/u010414589

https://blog.csdn.net/yhb1047818384

【机器视觉】图像处理 -- 上采样和下采样数据增强稀疏矩阵相关推荐

python使用imbalanced-learn的SMOTEENN方法同时进行上采样和下采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SMOTEENN方法同时进行上采样和下采样处理数据不平衡问题机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡(class imbalance),也叫数据偏斜(c ...
python使用imbalanced-learn的SMOTETomek方法同时进行上采样和下采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SMOTETomek方法同时进行上采样和下采样处理数据不平衡问题机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡(class imbalance),也叫数据偏斜 ...
数据不平衡（class_weight、评估方法、上采样、下采样）、详解及实战
数据不平衡(class_weight.评估方法.上采样.下采样).详解及实战核心学习函数方法: np.random.choice() np.where() np.concatenate() np.v ...
数据上采样和下采样_采样不足以配置您的ml数据
数据上采样和下采样 By Isaac Backus and Bernease Herman 艾萨克·巴库斯(Isaac Backus)和伯尼瑟斯·赫曼(Bernease Herman) It's 20 ...
彻底分清机器学习中的上采样、下采样、过采样、欠采样【总结】
今天看了篇中文的硕士论文,读着读着感觉有点奇怪,仔细一看原来他把下采样和欠采样搞混了,这里笔者就详细区分一下各个名称的概念. 文章目录 1. 上采样&下采样 2.过采样&欠采样 3.信 ...
上采样、下采样、过采样、欠采样
1. 过采样和欠采样这是两种解决分类训练过程中数据量不平衡的采样方法拿二分类举例,期望阳性样本数量:阴性样本数量 = 1:1,但实际上阳性样本数量:阴性样本数量 = 1000:100 过采样将1 ...
RF信号下采样/矩阵下采样（附python实现代码）
之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵,上采样我是知道的,其中一种方法就是对于矩阵插值,使得它具有更多的信息. 但是下采样,我查了很多资料,在知网上看到一篇论文(好像不是计算机领域的),他对于矩阵下采 ...
Imblearn package study（不平衡数据处理之过采样、下采样、综合采样）
Imblearn package study 1. 准备知识 1.1 Compressed Sparse Rows(CSR) 压缩稀疏的行 2. 过采样(Over-sampling) 2.1 实用性的 ...
OpenCv 金字塔之上采样与下采样
常见两类图像金字塔高斯金字塔 ( Gaussian pyramid): 用来向下/降采样,主要的图像金字塔拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样 ...

最新文章

热门文章