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LogisticWatermark
基于混沌的数字水印研究技术 matlab 编程 提取与嵌入(Chaos-based digital watermarking technology research extraction and Matlab programming embedded)
- 2007-05-27 13:53:09下载
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双随机图像加密
图像经过双随机处理和分数阶傅里叶变换，可以达到加密解密的功能，且对密钥敏感性较强。(The image undergoes double random processing and fractional Fourier transform, which can achieve the function of encryption and decryption, and has strong sensitivity to the key.)
- 2018-06-12 11:20:16下载
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shipin
利用改进的ostu即最大类间方差方法进行视频图像二值化(Ostu that the use of improved Otsu method of video image binarization)
- 2009-01-02 21:37:23下载
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划痕canny
说明： 可以用于图像的canny滤波处理，直接输入图像，可以保存下来处理后的canny图像(It can be used for canny filtering of images, directly inputting images, and preserving processed canny images.)
- 2019-05-21 17:17:57下载
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denoise
说明： 采用自适应非局部降噪的算法对图像进行去噪处理，能够实现不同算法的降噪处理(Using adaptive non-local denoising algorithm to denoise image can achieve denoising processing of different algorithms.)
- 2019-06-06 20:16:16下载
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FBG
说明： 对光纤布拉格光栅进行matlab出图，光纤布拉格光栅也称光纤光栅，简称FBG(use matlab to FBG figuer)
- 2019-12-12 08:29:12下载
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BM3D
说明： 自己实现的BM3D图像去噪算法。它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。(Image Denosing by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering.)
- 2021-04-01 16:29:08下载
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Gabor+LBP
通过Gabor结合Lbp提取的特征进行人脸识别，获得很好的识别率(face recognition through gabor with lbp which can get a well ratio)
- 2017-09-01 21:40:33下载
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PCA
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面， PCA 就是这样一种分析方法。(Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical method to grasp the principal contradiction of things, it can be resolved diverse things out the main factors, revealing the essence of things, simplifying complex problems. The purpose of calculating the main component of high-dimensional data is projected to a lower dimensional space. Given n variables of m observations, forming an n ' m of the data matrix, n is usually large. For a complex matters described by several variables, it is difficult to know, so if you can grab something to focus on key aspects of analysis? If the main aspects of things just reflected on several key variables, we only need to separate out these few variables, for detailed analysis. However, in general, does not directly identify this critical variables. Then we can represent the major aspects of things with a linear combination of the original variables, PCA is one such analysis.)
- 2021-01-28 21:48:40下载
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图像配准_matlab
说明： 实现图像配准，两幅不同来源的数据配准，可直接运行，效果直观(Image registration, two different sources of data registration)
- 2020-07-01 17:31:36下载
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