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lee-frost-kuan

于 2020-10-20 发布 文件大小:875KB
0 154
下载积分: 1 下载次数: 147

代码说明:

  SAR图像的去噪,包含lee滤波器,frost滤波器,kuan滤波器,并且自己编写的信噪比函数(SAR image denoising, including lee filter, frost filter, kuan filter, and I have written a function of SNR)

文件列表:

小波阈值





........\denosing

........\........\2dimen.asv,764,2014-03-27

........\........\denosing.asv,751,2014-03-27
........\........\denosing.m,751,2014-03-27
........\........\dimen.asv,820,2014-03-27
........\........\dimen.m,805,2014-03-27
........\........\enhancement.m,719,2014-03-27
........\........\for_paper.m,3660,2014-03-27
........\........\imageadenosing.m,2036,2014-03-27
........\........\imagedenosing.asv,5168,2014-03-27
........\........\imagedenosing.m,5179,2014-03-27
........\........\imagedenosing_hard.m,4028,2014-03-27

........\........\Untitled.asv,266,2014-03-27
........\........\Untitled.m,96,2014-03-27
........\........\WPSNR.M,2918,2014-03-27
........\frost.asv,1179,2014-03-27
........\frost.m,1176,2014-03-27
........\kuan.asv,2284,2014-03-27
........\kuan.m,2284,2014-03-27
........\lee.asv,2422,2014-03-27
........\lee.m,2430,2014-03-27
........\main.asv,1828,2014-03-27
........\main.m,2041,2014-03-27
........\PSNR.m,2142,2014-03-27
........\psnr.mat,179,2014-03-27
........\代码备份.txt,1843,2014-03-27

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  • Harris2
    说明:  Harris角点检测,关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述,但基本上只是描述了算法流程,而其中相关细节并未作出解释,这里我想对有些地方做出补充说明,正所谓知其然知其所以然,如有不对,还望指正。(Harris corner detection)
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  • src
    说明:  ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点,以保证 BA 的效率和精度。(Orb-slam basically continues the algorithm framework of PTAM, but most of the components in the framework have been improved, which mainly includes four points:)
    2020-06-11 23:43:54下载
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