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分布式压缩传感

于 2022-01-28 发布 文件大小:38.25 MB
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代码说明:

分布式压缩传感,可用于信号,图像等重构,里面包含Compressive Sensing理论文件,MATLAB源码,以及相关文 档

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  • 分割源码
    资源描述源码里面实现了一些数字图像中相关的图像分割算法。对于初学者来说会是一个很好的参考。
    2022-06-18 04:24:16下载
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  • 基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现
    基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现,已运行成功,人脸检测是目前非常前沿的技术,Adaboost算法实现起来也比较复杂,但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易,主要包括训练和检测2个模块
    2022-01-24 10:02:19下载
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  • 形二维显示
    本程序主要是练习二维图像图形的显示,包括镜像,平移,旋转等。通过计算机图形学这门课的学习而做的一个小程序,利用课本上的相关原理,绘制任意一个图形,点击鼠标右键封闭图形,单击工具栏上的相应按钮进行图形的镜像,旋转,平移等操作。
    2023-04-08 08:05:04下载
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  • 基于C#实现数字水印工具
    应用背景基于C#实现数字水印工具 自己用C#语言实现了在图片上添加数字水印的功能,字符水印可以改变字体的大小、颜色、字体名和水印内容 关键技术基于C#提供的Image类,实现数字水印比较容易;这里强调的是如何做可release的一个工具。照片添加利用C#的FolderBrowserDialog类,可以方便地的读取图像文件。本文是基于目录添加照片,所以需要进行目录遍历。如果打开的是目录,还需要打开子目录读取照片;在本文实现中,只读取JPG文件,并且在添加前试着读一下,避免一些图片不能读取,影响后续操作的有效性。另外,从FolderBrowserDialog类得到路径后,不要忘记读取该目录下的文件,这是一个容易忽略的小问题,即get_file(fbdlg.SelectedPath)后再调用get_dir(fbdlg.SelectedPath)。
    2022-02-24 09:38:23下载
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  • 时间差分法
    资源描述视频处理中前景提取的基本方法,处理速度快,可以得到运动目标的边框。
    2023-02-15 12:15:04下载
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  • meanshift源代码
    Mean Shift,我们 翻译为“均值飘Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.移”。其在聚类,图像平滑。图像分割和跟踪方面得到了比较广泛的应用。
    2023-08-12 06:30:03下载
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  • C + + 注册表模式
    注册表模式,允许常见的超级类要由它们的字符串类名称的派生的类的实现。所有子类必须都分享共同的构造函数,以便由注册表模式的这个实现。请参阅 registry.h 和 examples/example.cpp 的详细的用法信息。
    2022-06-17 19:53:08下载
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  • 均值漂移跟踪算法
    在本计画中,我们使用mean-shift演算法来追踪公共交通区域的人体轨迹。
    2022-08-19 19:18:28下载
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  • 条码 Qr
    我发现这段代码很久以前没有作者引用。但这个程序基于 Leandro Ascierto 的代码。() http://leandroascierto.com/blog/qr-code/这个条码程序将读取,且即使出照片,图像文件或摄像头的 URL 创建 QR 码。
    2022-08-02 23:08:38下载
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  • 粒子群算法工具箱
    应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来,提供给用户的为算法的可调参数,用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值),并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度,Max_V)等,即可自行优化。关键技术与遗传算法相比,PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等),因而其通用性极强,对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤: 1) 在Matlab中设置工具箱的路径; 2) 定义待优化函数; 3) 调用PSO算法的核心函数:pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键,用户需要根据自己的需要设置好参数,可使算法极快收敛。
    2022-03-19 23:26:19下载
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