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等高线绘制
为了计算出地形点(Xi, Yj)上的高程值,一般需要首先从DEM地形数据中搜索到其所属的栅格,然后利用栅格交点处的高程值和二次线性插值函数来计算得到其高程值。但是这种方法每次都必须从海量的DEM地形数据中搜索出一个特定的栅格,而目前搜索算法的最优时间复杂度不会低于log(n)。为了充分利用计算机的移位计算的特点,文中采用2i倍的放大或者缩小DEM地形数据栅格的方法。这种方法省略了栅格搜索过程,从而大大提高了计算性能。其原理如图4所示:缩放显示图像时,栅格数减少一倍,需要合并四个相邻栅格。其中的虚斜线表示原来的栅格和等高线,黑粗线表示由新栅格计算得到的等高线。
- 2022-02-21 23:42:14下载
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安防领域移动目标的检测与报警，基于opencv可做毕设
在本文的最后阶段,使用此视频图像运动目标分析系统进行了大量实验,并全面分析了实验现象和数据。通过这些现象和数据可以得出结论:本文基于OpenCV设计的视频图像运动目标分析系统具有良好的实时性,能够正确的进行运动物体的实时检测和跟踪,并具有良好的鲁棒性。由于该系统在Windows下开发,如何将该系统移植到其他的系统或者是嵌入式平台并进一步提高系统的通用性和鲁棒性就成了今后研究工作的重点。
- 2022-03-01 18:33:45下载
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图像处理中的渐晕现象
Fig2.jpg是有渐晕现象的拍摄图片
func_k.m 是渐晕模型中的参数设置
vignetting.m是主函数
主函数如下：
Pi = 3.1416;
d = 400;
w = 0.0236 * Pi;
figure(1);
fid = imread("e:matlab71fig2.jpg"); %打开有格式文件
subplot(1,2,1);
imshow(fid);
- 2022-03-24 16:09:43下载
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鼠标右键调节BMP图片亮度对比度。
通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255) cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) { INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i; if (contrast >= 255) v = v >= threshold? 255 : 0; else v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f)); values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {
- 2022-08-12 17:12:31下载
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频率步进雷达一维成像HRRP
一维高分辨距离像，频率步进雷达实现，能得出信噪比变化图，可以得到散射矩阵，水平极化和垂直极化分布
- 2022-02-01 23:16:03下载
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整个图像恢复快速修补程序字典法
一种快速的基于图像分块字典学习算法对图像处理包含不同的图像处理逆问题求解 包含图像去噪，
图像去模型，图像填充等方面的应用
- 2022-03-23 22:46:36下载
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Lucas_kanade C++编程 可运行摄像头读取图像
使用VS2010，opencv2.3版本，进行Lucas_kanade金字塔仿真，其中调用Opencv库函数cvCalcOpticalFlowPyrLK，获得第二帧图像的光流点，
- 2022-02-20 07:18:38下载
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人工蜂群算法
优化技术这里使用的是人工蜂群算法远远优于常规的优化技术。该技术是一种用于检测眼睛比常规技术也香农FANO算法是用来寻找熵的形象。
- 2022-03-20 22:06:17下载
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SAD立体匹配
解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。
- 2023-07-14 23:55:04下载
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PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error)
Use a standard Lena image as the ground truth, then calculate the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error) values of another test image.
Note: The two images must be with the same size.
The main code:
MSE = double(Sum_SE)/(H_src*W_src)
PSNR= 10*log10(255^2/MSE)
- 2022-02-03 00:40:59下载
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