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编写MATLAB函数 图像处理实验报告
实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。 掌握知识点：灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点 若给出f(1,1) = 1, f(1,2) = 5 ,f(2,1) = 3,f(2,2) = 4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握
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数字信号处理理论算法与实现（胡广书）.的Matlab代码及参考文献
《数字信号处理理论、算法与实现》是2003年清华大学出版社出版的图书，作者是胡广书。绪论O.1数字信号处理的理论O.2数字信号处理的实现0.3数字信号处理的应用O.4关于数字信号处理的学习参考文献上篇经典数字信号处理第1章离散时间信号与离散时间系统1.1离散时间信号的基本概念1.1.1离散信号概述1.1.2典型离散信号1.1.3离散信号的运算1.1.4关于离散正弦信号的周期1.2信号的分类1.3噪声1.4信号空间的基本概念1.5离散时间系统的基本概念1.6LSI系统的输入输出关系1.7LSI系统的频率响应1.8确定性信号的相关函数1.8.1相关函数的定义
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qt实现串口通信
Qt5实现串口通信
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高校图书馆个性化推荐系统
高校图书馆个性化图书推荐系统，涉及算法，协同过滤推荐，基于用户的隐式推荐和显示推荐，同时该系统包括前台后台。借书，还书，查询书籍等都是可以的。是本科毕业设计
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Verilog实现的以太网接口.rar
【实例简介】Verilog实现的以太网接口,实现简单的以太网接口功能
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Oxford flowers17数据集，已打乱并划分 训练集、验证集、测试集
文章《Keras 入门课6 -- 使用Inception V3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838 使用的数据集
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7种算子opencv边缘提取
7种经典边缘提取算子canny,laplace,log,robert,sobel,prewitt,kirsch
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SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方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。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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Matlab 多目标优化
Matlab 多目标优化 遗传算法 源程序 很好的应用案例 基于MATLAB
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vc++图像处理程序设计
vc++图像处理程序设计书各章源代码，北京交大杨淑莹编写。
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