-
参数化的维纳滤波
我试着解决 http://imageprocessingplace.com/ 的第 5 章第四 quastions
参数化的维纳滤波（a） 实现在模糊式过滤器 (5.6-11)。（b） 模糊图像 5.26(a) 在 + 45-度方向使用 T = 1，如图 5.26(b) 所示。（c） 添加高斯噪声的 0 均值和方差的 10 个像素的模糊图像。（d） 还原图像使用式 (5.8-3) 给出的维纳滤波器参数。
- 2022-02-06 03:22:50下载
- 积分：1
-
Gbest 指导人工蜂群算法的数值函数优化
人工蜂群 （ABC） 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法，已被证明是一些常规的生物启发的算法，如遗传算法 （GA）、 差分进化 （DE） 和粒子群优化算法 （PSO） 的竞争力。然而，仍有不足在 ABC 算法
关于其解决方案搜索方程，是善于探索，但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发，提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 （gbest） 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC （GABC） 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。
- 2022-03-13 00:57:05下载
- 积分：1
-
视网膜图像处理
此源代码是用来精确地转换凹... 为此，我们有一个正常的和不正常的眼底图像上传到代码... 输出将是准确的凹/光盘位置的变换....
- 2023-03-13 23:30:03下载
- 积分：1
-
旋转不变均匀LBP 模式c实现
资源描述局部二值模式（LBP）是一种提取纹理特征的算法。该程序是在原始LBP模式的基础上，改进得到的旋转不变均匀模式的LBP特征。
- 2022-03-06 19:35:02下载
- 积分：1
-
delphi 显示png 的控件 pnpdelphi
1.56版 ，含演示
delphi 显示png 的控件 pnpdelphi delphi 显示png 的控件 pnpdelphi delphi 显示png 的控件 pnpdelphi
- 2022-05-25 22:23:37下载
- 积分：1
-
影像直方图与色彩校正
可以进行遥感影像处理，包括生成黑白、彩色直方图，并可以对影像进行指数、伽马、对数、扩展校正
- 2022-01-31 07:12:52下载
- 积分：1
-
edma3456wewewawe
艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉艾瑞拉
- 2022-06-15 06:21:23下载
- 积分：1
-
Delphi licence plate recognise
Delphi车牌识别在土耳其语中，您可以学习如何读取车牌并将其加工，这非常简单，您可以在自己的程序中使用它。
- 2022-02-10 10:29:17下载
- 积分：1
-
C#+ EmguCV 中SURF算法的实现
EmguCV的官方网站上的例子中，有SURF算法的实现，其实现的时候利用的GPU的加速，看着比较复杂。此外，官网上例子的实现并没有做界面，看着不舒服，加载图片也不是很方便，因此，为了学习，我将官网上的例子进行了修改，去掉了GPU加速的部分，然后在做了显示界面，操作起来更友好些。
我是在Vs2012下使用2.9Alpha版本的EmgucV做的。
窗体上有两个PictureBox控件，一个用来显示待匹配的源图像，一个用来显示匹配的目标图像。然后相对应的有三个Button控件，第一个用来打开源图像，第二个用来打开目标图像，第三个用来匹配，当点击第三个Button控件实现匹配，匹配的图像显示在新的窗体上，新的窗体很简单，就一个窗体.
- 2022-05-26 03:58:24下载
- 积分：1
-
条件随机场链式CRF
机器学习算法代码，可以用于分词，图像识别，行为识别等
原版本只可以在32位xp下运行，经本人修改，适用于各种版本matlab windows
clear all
useMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up
%% Generate Synthetic Data
% Notes:
% - X is categorical, each element X(i,j) contains the value of feature j for word i,
% a value of "0" means ignore the feature for this training example
% - y is cateogircal, each element y(i) contains the label for word i
% a value of "0" indicates the position between sentences
[X,y] = crfChain_genSynthetic;
nWords = size(X,1);
nStates = max(y);
nFeatures = max(X);
%% Initialize parameters and data structures
[w,v_start,v_end,v] = crfChain_initWeights(nFeatures,nStates,"randn");%初始化参数为正太分布，w状态-特征，v状态-状态
featureStart = cumsum([1 nFeatu
- 2022-04-19 10:41:14下载
- 积分：1
