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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
计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Dithering Technology
Half-tone output technology improves the resolution of the image amplitude by reducing the spatial resolution of the image or sacrificing the number of spatial points of the image to increase the number of gray levels of the image. It can be seen from the above discussion that if one wants to output an image with more gray levels, the spatial resolution of the image will be greatly reduced; if one wants to maintain a certain spatial resolution, the output gray level will be relatively small. That is, if one wants to preserve the spatial details, the number of gray levels cannot be too much. However, when the gray level of an image is relatively small, the visual quality of the image will be relatively poor, such as the appearance of false contours. To improve the quality of the image, dithering technology is often used, which improves the display quality of the quantized coarse image by adjusting or changing the amplitude value of the image.
Dithering can be achieved by adding a random small noise $d(x, y)$ to the original image $f(x, y)$. Since the value of $d(x, y)$ has no regular relationship with $f(x, y)$, it can help eliminate false contours in the image caused by insufficient quantization.
A specific method of dithering is as follows. Let $b$ be the number of bits in the image display, then the value of $d(x, y)$ can be obtained with uniform probability from the following 5 numbers: $-2^{(6-b)},-2^{(5-b)}, 0,-2^{(5-b)}$, and $2^{(6-b)}$. Adding the $b$ most significant bits of such a random small noise $d(x, y)$ to $f(x, y)$ provides the final output pixel values.
Figure $1.10$ shows a set of examples of dithering. Figure $1.10 \mathrm{a}$ is a part $(128 \times 128)$ of an original image with 256 gray levels (Figure 1.1a); Figure $1.10 \mathrm{~b}$ shows the output effect of half-tone printing at the same size as the original image, by using the $3 \times 3$ half-tone mask. Since there are only 10 gray levels now, there are obvious false contour phenomena in regions where the gray-level change is relatively slow, such as the face and shoulders (the original continuously changing gray levels seem to have sharply changed gray levels now). Figure $1.10 \mathrm{c}$ is the result of adjusting the original image using dithering technology, and the superimposed dithering value is evenly distributed in the interval $[-8,8]$; Figure 1.10d shows the output effect of half-tone printing of the same size image after the dithering technology is used for improvement. The false contour phenomenon has been amended.
计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Image Engineering
The above-mentioned technologies can be unified together and called image engineering (IE) technology. IE is a new interdisciplinary subject that systematically studies various image theories, technologies, and applications (Zhang 1996). From the perspective of its research methods, it can learn from many disciplines, such as mathematics, physics, physiology, psychology, electronics, and computer science. From the perspective of its research scope, it is related to and overlaps with many disciplines, such as pattern recognition, computer vision, and computer graphics. In addition, the research progress of IE is closely related to theories and technologies such as artificial intelligence, neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic, and machine learning. Its development and application are related to and indivisible with medicine, remote sensing, communication, document processing, industrial automation, and intelligent transportation, and so on.
If considering the characteristics of various IE technologies, they can be divided into three levels that are both connected and differentiated (as shown in Figure 1.12): image processing (IP) technology (Zhang 2017a), Image analysis (IA) technology (Zhang 2017b), and Image understanding (IU) technology (Zhang 2017c).
IP emphasizes the transformation between images. Although people often use IP to refer to various image technologies, the more narrowly defined IP mainly refers to various processing of images to improve the visual effect of the image and lay the foundation for automatic recognition or to compress and encode the image to reduce the storage required space or transmission time to meet the requirements of a given transmission path.
IA is mainly used to detect and measure objects of interest in the image to obtain their objective information to establish a description of the image. If IP is a process from image to image, then IA is a process from image to data. Here, the data can be the result of the measurement of the object feature, or a symbolic representation based on the measurement. They describe the characteristics and properties of the object in the image.
图像处理代考
计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Dithering Technology
半色调输出技术通过降低图像的空间分辨率或牺牲图像的空间点数来增加图像的灰度级数，从而提高图像幅值的分辨率。从上面的讨论可以看出，如果要输出灰度级较多的图像，图像的空间分辨率会大大降低；如果要保持一定的空间分辨率，输出的灰度级就会比较小。也就是说，如果要保留空间细节，灰度级数不能太多。但是，当图像的灰度级比较小时，图像的视觉质量会比较差，比如出现假轮廓。为了提高图像质量，经常使用抖动技术，
可以通过添加随机小噪声来实现抖动d(X,是)到原始图像F(X,是). 由于价值d(X,是)与F(X,是)，它可以帮助消除由于量化不足而导致的图像中的错误轮廓。
抖动的具体方法如下。让b是图像显示中的位数，然后是d(X,是)可以从以下5个数中均匀概率得到：−2(6−b),−2(5−b),0,−2(5−b)， 和2(6−b). 添加b这种随机小噪声的最高有效位d(X,是)至F(X,是)提供最终输出像素值。
数字1.10显示了一组抖动示例。数字1.10一个是一部分(128×128)具有 256 个灰度级的原始图像（图 1.1a）；数字1.10 b显示与原始图像相同尺寸的半色调打印的输出效果，通过使用3×3半色调蒙版。由于现在只有10个灰度级，所以在灰度变化比较缓慢的区域，如面部、肩部等区域，有明显的假轮廓现象（原来连续变化的灰度，现在好像灰度急剧变化了）。数字1.10C是使用抖动技术对原图进行调整后的结果，叠加后的抖动值均匀分布在区间内[−8,8]; 图1.10d为同尺寸图像使用抖动技术进行改进后的半色调打印输出效果。错误轮廓现象已得到修正。
计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Image Engineering
上述技术可以统称为图像工程（IE）技术。IE是一门系统研究各种图像理论、技术和应用的新兴交叉学科(Zhang 1996)。从其研究方法来看，可以借鉴数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等多个学科。从其研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个学科相关并有重叠。此外，IE的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、机器学习等理论和技术密切相关。它的发展和应用与医学息息相关，密不可分，
如果考虑各种IE技术的特点，它们可以分为三个既有联系又有区别的层次（如图1.12所示）：图像处理（IP）技术（Zhang 2017a）、图像分析（IA）技术（Zhang 2017b） )，以及图像理解 (IU) 技术 (Zhang 2017c)。
IP强调图像之间的转换。虽然人们经常用IP来指代各种图像技术，但更狭义的IP主要是指对图像进行各种处理，以提高图像的视觉效果，为自动识别奠定基础，或者对图像进行压缩编码以减少存储空间。满足给定传输路径要求所需的空间或传输时间。
IA主要用于检测和测量图像中感兴趣的对象，获取其客观信息，建立对图像的描述。如果说IP是从图像到图像的过程，那么IA就是从图像到数据的过程。这里，数据可以是物体特征的测量结果，也可以是基于测量的符号表示。它们描述了图像中对象的特征和属性。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。