1987年有关通信和计算机的Open Problems的会议录。

描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

Approximation.Algorithms.for.NP-Hard.Problems,.Dorit.S..Hochbaum,.PWS.1997,.WPCBJ.1998.311S

用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“

js代码-给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

Partial differential equations (PDEs) and variational methods were introduced into image processing about fifteen years ago. Since then, intensive research has been carried out. The goals of this book are to present a variety of image analysis applications, the precise mathematics involved and how to discretize them. Thus, this book is intended for two audiences. The first is the mathematical community by showing the contribution of mathematics to this domain. It is also the occasion to highlight some unsolved theoretical questions. The second is the computer vision community by presenting a clear, self-contained and global overview of the mathematics involved in image processing problems. This work will serve as a useful source of reference and inspiration for fellow researchers in Applied Mathematics and Computer Vision, as well as being a basis for advanced courses within these fields. During the four years since the publication of the first edition, there has been substantial progress in the range of image processing applications covered by the PDE framework. The main goals of the second edition are to update the first edition by giving a coherent account of some of the recent challenging applications, and to update the existing material. In addition, this book provides the reader with the opportunity to make his own simulations with a minimal effort. To this end, programming tools are made available, which will allow the reader to implement and test easily some classical approaches.

一本讲述演化算法在多目标问题上的应用的好书

变分不等式在网络均衡问题中的相关应用（F.GIANNESSI and A.MAUGERI）

逆问题是几乎所有遥感探测的数学原理，诸如医学成像、地震探测、雷达成像，超声探测等。掌握了逆问题求解方法，也就掌握了不同探测模式的共同本质。

7.5 聚类法 思路 将像素投射到特征空间成为样本点，根据样本点在特征空间的分布特性进行聚类。将类别标号投射回图像空间作为 像素的标号，进而实现分割。 哪些视觉元素容易被聚为同一类（1F2S2P4C） Proximity : 空间相邻性 Similarity : 特征相似性 Common fate : 运动同向性 Common region : 区域归属 Closure : 趋向于闭合 Parallelism : 平行性 Symmetry : 对称性 Continuity : 连续性 Familiar pattern : 组合后的熟悉程度 代表性的聚类分割算法 合成聚类与分裂聚类 每个样本点作为一个独立的簇；将所有样本作为一个簇 K-means 算法 模糊 C 均值聚类 Meanshift 算法 SLIC 超像素 K-means 的基本思想 将图像中所有的元素视为来源于 k 个类别，根据样本到类别中心的特征距离判断像素的归属，通过迭代更新的方式 在逼近类别模型参数的同时实现像素的分类。 K-means 的步骤 1. 为像素选择特征向量（比如 YUV 色彩特征），将所有像素映射为特征空间中的样本点。 2. 选择类别数量 k，在特征空间随机初始化 k个类的中心。 3. 根据样本点到类中心的距离，为每一个样本点选择距离最近类作为类别标号 4. 根据新的分类结果，以同一类样本点的特征均值更新类中心。 5. 重复步骤 3-4， 直到类中心的位置不再发生变化。