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SAR滤波MATLAB程序
- 孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别 等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平 滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。 本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑 抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算
图像融合算法
- 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based
SIFT算法详解及应用(讲的很详细)(1)
- SIFT算法。成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。(SIFT.The core problem of imaging matching is to correspond to the image formed by the same target at different times, differ
edges-master
- 边缘检测算子 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。(The image edge infor
fft测试程序2
- 提取了一种手势识别的算法，通过皮肤颜色模型将手势分割出来，然后追踪其边缘，再通过傅里叶系统作为特征向量进行识别。识别率很高的。(A gesture recognition algorithm is extracted from the skin color model, then the gestures are segmented, then the edges are traced, and then the Fourier system is used as the feature vec
TensorFlowSharp
- TensorFlow? 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系
adjacency matrix to represent the graph
- (1)使用邻接矩阵表示图，定义相应的抽象数据类型。 (2)实现两个图ADTs的上述函数。 (3)从空图开始，生成图形对象表示图1所示的图形，将顶点和边逐一插入。 (4)以BFS方式遍历图。((1) Use adjacency matrix to represent graphs and define the corresponding abstract data type. (2) Realize all the above functions for the two graph AD
EvaluationDescriptor
- 法国学者Hautiere的基于可见边对比度增强的去雾评价算法算法的matlab源码。(French scholar Hautiere blind contrast enhancement assesment by gradient ratioing at visible edges matlab source code.)
校园导游系统2016
- /*校园导游程序*//用无向网表示学校的校园景点平面图，图中顶点表示主要景点， <br>存放景点的编号、名称、简介等信息，图中的边表示景点间的道路，存放路径长度等信息。要求能够回答有关景点介绍、游览路径等问题。(/ * campus tour guide program * / / / / / using undirected network to express the campus scenic spot map of the school. The main attractio
C__ICCS_LNCS_3991_563
- This paper presents a simple technique for motion detection in steady-camera video sequences. It consists of three stages. Firstly, a coarse moving edge representation is computed by a set of arithmetic operations between a given frame and two equ
用ccs进行图像平滑处理
- 图像噪声会使原图像形成虚假的边缘或轮廓。减弱、抑制这类噪声改善图像质量的方法称为图像平滑。采用邻域平均法对含有随机噪声的图像进行平滑处理，在CCS中观察结果并进行分析。(Image noise causes false edges or contours of the original image. Image smoothing is a way to reduce and suppress such noise and improve image quality. Neighborhood
改进的canny
- Canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。 高斯滤波器的大小:第一步所用的平滑滤波器将会直接影响 Canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。 阈值:使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息;阈值
L0smoothing
- 图像平滑，L0范数，稀疏，锐化，滤波 通过限制非零梯度的数量来实现最高对比度边缘，同时以全局方式实现平滑(Image Smoothing L0 sparsity highest-contrast edges by confining the number of nonzero gradients, while smoothing is achieved in a global manner)
pipei
- 求二分图最大匹配可以用最大流或者匈牙利算法。 最大匹配 给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配. 选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题 如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。(For maximum matching of two partite graphs, maximum flow or Hungarian algorithm can be used. The maxim
最大二分配法
- 如果G的边集E(G)中有个子集M，满足M中的任何两条边 都不邻接，则M就是图G的一个匹配。包含边数最多的匹配 称为最大匹配，最大匹配所包含的边数称为最大匹配数。当 G是二分图时，问题就比较特殊了，这就是我们要解决 的问题——最大二分匹配。(If there is a subset M in the edge set E (G) of G, if any two edges in M are not adjacent, then M is a match of graph G. The match
prim建立n个城市间的最小生成树
- （1）城市间的距离网采用邻接矩阵表示，邻接矩阵的存储结构定义采用课本上的定义，若两个城市之间不存在道路，则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括那些城市间的道路，并显示得到的最小生成树的代价。 （2）表示城市间距离网的邻接矩阵（要求至少6个城市，10条边） （3）最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的代价。(1) the distance network between cities is expressed by adjacency m
USM
- 反锐化掩模技术最早是应用于摄影技术中,以增强图像的边缘和细节。(The technology of unsharp masking is first applied to photography to enhance the edges and details of images.)
slic
- SLIC超像素分割算法，利用Kmeans等对图像进行分割，识别图像边缘(SLIC super pixel segmentation algorithm, USES Kmeans to segment the image and identify the image edges)
内边界边缘轮廓跟踪算法
- 可以识别图像的边缘，提取图像边缘轮廓，且程序简单易懂，方便初学者学习。(You can recognize the edges of images.)
DeskAlign
- Screen fusion software implemented by DirectX. Sometimes there is a need to integrate more than two projector edges together. This project can provide a reference for everyone.