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听说吧里大神都牛逼哄哄的，我好怕ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或由美国西北大学计算机教授Aggelos Katsaggelos主讲的“数字图像和视频处理基础”即将开课。数字图像处理一直是计算机和通信专业小伙伴的重要专业课，所以特别推荐这门英文课程，3月31日开课，
本课程中你将学到数字图像和视频处理的基本原理和工具，以及如何用它们来解决商业和科研领域中的实际问题。
Digital images and videos are everywhere these days – in thousands of scientific (e.g., astronomical, bio-medical), consumer, industrial, and artistic applications. Moreover they come in a wide range of the electromagnetic spectrum – from visible light and infrared to gamma rays and beyond. The ability to process image and video signals is therefore an incredibly important skill to master for engineering/science students, software developers, and practicing scientists. Digital image and video processing continues to enable the multimedia technology revolution we are experiencing today. Some important examples of image and video processing include the removal of degradations images suffer during acquisition (e.g., removing blur from a picture of a fast moving car), and the compression and transmission of images and videos (if you watch videos online, or share photos via a social media website, you use this everyday!), for economical storage and efficient transmission.
This course will cover the fundamentals of image and video processing. We will provide a mathematical framework to describe and analyze images and videos as two- and three-dimensional signals in the spatial, spatio-temporal, and frequency domains. In this class not only will you learn the theory behind fundamental processing tasks including image/video enhancement, recovery, and compression – but you will also learn how to perform these key processing tasks in practice using state-of-the-art techniques and tools. We will introduce and use a wide variety of such tools – from optimization toolboxes to statistical techniques. Emphasis on the special role sparsity plays in modern image and video processing will also be given. In all cases, example images and videos pertaining to specific application domains will be utilized.
Introduction, Image and Video Processing vs Image and Video Analysis vs Computer Vision, the electromagnetic spectrum, applications of image and video processing
2D and 3D signals and systems, linear and shift invariant systems (convolution)
2D and 3D Fourier transform, 2D and 3D discrete-Fourier transform, uniform sampling (rectangular, arbitrary geometry)
Motion estimation and its applications
Image and video enhancement (e.g., edge detection, noise filtering, histogram equalization, inpainting)
Image recovery (restoration, super-resolution)
Video recovery (restoration, super-resolution)
Lossless compression
Image compression techniques and standards
Video compression techniques and standards
Image and video analysis (e.g., 2D and 3D segmentation, anomaly detection, clustering)
Sparsity-based advances in image and video processing
The course includes programming assignments and some programming background will be helpful.
The class will consist of video lectures broken into short (between 10 and 15 minutes long) chunks. Some of these may contain integrated quiz questions. There will also be standalone quizzes that are not part of video lectures, as well as programming assignments.
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Copyright & 2008- 慕课改变你，你改变世界如图所示，把图中用数字表示的角，按顺序改用大写字母表示分别是______．
∠1=∠ADE，∠2=∠BDE，∠3=∠DEC，∠4=∠ABC，∠5=∠AED，故答案为：∠ADE、∠BDE、∠DEC、∠ABC、∠AED．
观察下列等式：①
；…，请用字母表示你所发现的律：______．
(本题满分8分) 2011年5月上旬，无锡市共有35000余名学生参加中考体育测试，为了了解九年级男生立定跳远的成绩，从某校随机抽取了50名男生的测试成绩，根据测试评分标准，将他们的得分按优秀、良好、及格、不及格（分别用A、B、C、D表示）四个等级进行统计，并绘制成如图所示的扇形图和统计表：请你根据以上图表提供的信息，解答下列问题：小题1:(1) m＝
；小题2:(2)在扇形图中，C等级所对应的圆心角是
度；小题3:(3)如果该校九年级共有500名男生参加了立定跳远测试，那么请你估计这些男生成绩等级达到优秀和良好的共有多少人？
2011年5月上旬，无锡市共有35000余名学生参加中考体育测试，为了了解九年级男生立定跳远的成绩，从某校随机抽取了50名男生的测试成绩，根据测试评分标准，将他们的得分按优秀、良好、及格、不及格（分别用A、B、C、D表示）四个等级进行统计，并绘制成如图所示的扇形图和统计表：请你根据以上图表提供的信息，解答下列问题：小题1: m＝
；小题2:在扇形图中，C等级所对应的圆心角是
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首先你先得有图层的概念，把图层面板调出来一切就一目了然了（窗口-图层），你打上去的字会自动生成一个文字图层，是可编辑的，所有的文字属性都可以文字面板上更改（窗口-文字），具体操作如下：1.用吸管工具吸取原字颜色（吸管工具快捷键：I），此时前景色就是你吸取的颜色了。2.把字打上去（打原有数字），全选你打过的文字，调出文字面板（快捷键ctrl+t），点击文字颜色再用吸管吸前景色，此时你打的字就是原字颜色了，试着改变字体看哪种才是原有文字字体（知道为什么要打原字了吧），然后再把它修改为你要的数字，把大小位置摆一下。3.最后的修正：现在你改变好的数字如果和背景数字看起来不那么融合的话再修正一下，看原字如果较模糊些个就把修改后的文字稍微模糊一下，看原字如果颜色较浅就把修改后的图层透明度放低一些，看原字有噪点，就用滤镜把修改后的文字添加些噪点，总之对比原字把修改后的字做和它一样就成了。最后说一点：修改以后在删除原字的时候最好copy原字层周边的色块（选区要羽化）来盖而不是直接填色，那样看起来更真实些，因为如果是扫描件的话原字层是有纹理的。收工！
其它3条答案
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