-
断开的半脑，沉入了什么样的睡眠
缸中之脑的真实版本 把一颗大脑切成两半，断开的那一半还能感受到什么吗？这不是哲学课上用来消磨下午的思想实验。每年都有一些患严重癫痫的孩子接受一种叫做”大脑半球离断术”（hemispherotomy…
-
从四篇经典论文看图像去噪方法的演进脉络：稀疏性、自相似性与自适应性
从SureShrink、NL-means、K-SVD到BM3D，梳理四篇经典论文中图像去噪方法的演进脉络，深入解析稀疏性、自相似性与自适应性三大核心思想的发展与融合。
-
BM3D：把相似块堆成3D组做协同滤波
BM3D算法详解：通过块匹配将相似图像块堆叠成3D组，在变换域协同滤波实现高精度去噪。涵盖两步流水线、Haar小波选择、与NL-means对比及实验结果分析。
-
从噪声图像自身学字典做去噪
Elad 与 Aharon 2006 年提出的 K-SVD 字典学习去噪方法：直接从带噪图像自身学习冗余字典，结合稀疏编码与 OMP，在中低噪声下超越小波等预设变换，开创数据驱动图像处理新范式。
-
非局部均值：用图像自身的冗余去噪
解析2005年CVPR经典论文Non-Local Means：通过比较图像全局patch相似性实现去噪，引入「方法噪声」评估框架，在Lena测试中均方误差仅为全变分法的62%，奠定BM3D与非局部注意力机制的理论基础。
-
用小波收缩适应未知光滑性
解析 Donoho 与 Johnstone 1994 年提出的 SureShrink 算法：通过小波系数软阈值化与 Stein 无偏风险估计，在无需任何光滑性先验的情况下，于 Besov 空间上同时达到近极小极大收敛速率…
CyberGeek
CyberCode Chronicles
