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multiscale
- 多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性,是 一种新的统计图像感知与识别方法. 文中以变换域系数的统计相关性描述为中心,以模型的设计和应用的开展为 两翼,深入分析了子波变换的三级统计特性与机理,比较研究了多尺度变换域的十种统计模型,并系统评述了这些 模型在图像感知、处理和分析中的最新进展. 同时,具体论述了这一领域研究中两类成功的实例:图像去噪和图像 纹理分割. 对于前者,以Lena 图像为测试用例分析比较了以变换域统计模型为核心的
cal-sto2
- 基于线性拟合法用组织的超光谱图像数据实现对组织血氧的计算-Hyperspectral image data based on a linear fitting with the organization to achieve the calculation of tissue oxygenation
cal
- 用以计算彩色图像PSNR、MAE和MSE的matlab程序-can calculate the PSNR,MAE and MSE of a color image
cal-distance
- 采用矩阵计算的方式，快速计算各个样本之间的距离平方值的matlab代码-By way of matrix calculation, quickly calculate the value of each square of the distance between samples matlab code
Canny算子
- canny算子提取边缘图像，源代码，非调用(The Canny operator to extract the edge image, source code, non cal)
Recenatioolutionon
- Recent innovations in training deep convolutional neural network models have motivated the design of new methods to automatically learn local image descriptors. The latest deep ConvNets proposed for this task consist(from machine learning show that