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一种 DCT 域的多聚焦图像融合

于 2022-03-24 发布 文件大小:937.80 kB
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附件是模拟以下的多聚焦图像融合方法: (1) DCT + 方差 (2) DCT + 方差 + 简历 在中提出: 工商管理硕士 Haghighat,A.Aghagolzade

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  •  提供了图象直方图均衡,robert,sobel,prewitt,kirsch,gauss等方法的边缘检测运算,中值滤波,二维FFT变换和DCT变换,图象的反转,旋转等一些基本的图象模板变换和点变换的功能。目前只处理256*256的图象
    2022-02-16 01:18:57下载
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  • 基于opencv的点追踪
    资源描述基于opencv的图像处理程序,利用了visual studio C++的平台
    2022-01-25 22:05:32下载
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  • 拉普拉斯锐化(边缘检测)
    图象在传输和转换过程中,一般情况下质量都要降低,除了加入了噪声的因素之外,图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用,造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓,使图象变得较清晰。在数字图象中,细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道,灰度突变在频城中代表了一种高频分量,如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器,就可以达到减少图象中的模糊,加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出,锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均,也就是用积分的方法实现了图象的平滑;反过来,应当可以利用微分来锐化一个图象。
    2022-09-02 06:55:02下载
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  • 结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9,获取kinect音频信息并显示
    结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9,将Kinect v2.0捕捉到的audioBeam信息在Visual Studio+ openCV2.4.9中显示, 并能指定声音的来源。希望同仁们能够从中获得灵感,进一步开发,让Kinect和Visual Studio+ openCV2.4.9结合的更加融合,功能实现的更加强大
    2022-07-12 09:24:55下载
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  • MFCReadOBJ
    读入Obj对象到MFC的文件,可以对对象进行旋转或者改变光照的程序. Obj object to the MFC read the file, you can rotate the object or change the lighting process.
    2023-01-28 05:00:04下载
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  • 数字识别系统
    使用说明:第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。 首先,打开图像(256色) 再次,进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。步骤为:“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意,要识别的图片,要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数
    2022-08-14 09:08:48下载
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  • 差影法就是的相减运算
    所谓的差影法就是图像的相减运算(又称为 减影技术),该运算是把同一景物在不同时间拍摄 的图像或同一景物在不同波段的图像相减[6],利 用差影图像提供的图像间的差异信息以达到动态 监测、运动目标检测和识别以及目标识别等目的.
    2023-01-26 22:50:04下载
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  • 快速近似最近邻的FLANN的书馆)
    近似近邻快速图书馆
    2023-07-19 08:40:03下载
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  • 采用优化彩色化的实现
    在Linux上,你需要先安装GTK程序库:sudo的资质安装libgtk2.0-dev的需要注意的是apt-get的将无法正常工作,以及它解决不了依赖问题正确。也libsuitesparse-dev的需要编制须藤性向安装libsuitesparse-dev的您还需要GIMP开发包sudo的资质安装libgimp2.0-dev的
    2022-02-06 01:04:54下载
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  • JPEG压缩
    1. JPEG编码可以用一句话概括:添加符号(游程长度、占用位数等)用霍夫曼编码,幅度值用修改的二进制正常编码。2. 包括两个主程序,分别执行JPEG编解码、给出相关参数结果。Jpeg没有对整体系数进行位移,而Jpeg2则在编码前,将整个数据减去128,这样可能可以提高性能。但是对这幅图像而言,Jpeg2性能比Jpeg稍有下降。
    2022-05-24 00:35:11下载
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