-
增强方向平滑
合成孔径雷达 (SAR) 图像受突出的散斑噪声,通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲,此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值,"系数,"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构,基于方向平滑平滑 (EDS) 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 (DS) 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸: M.Mastriani,A.E.吉拉尔德茨,"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像",测量科学审查、 Volume4,第 3 节,2004年。
- 2023-02-25 16:55:03下载
- 积分:1
-
图片批量处理-图片格式转换-python
有时候我们需要对一批图片进行同一个或同一组相同的操作,虽然手工也能完成,但毕竟太耗时耗力。python脚本提供了一个强大的工具,通过几行简短的代码便可以将人工需要几个小时甚至更久的工作交给计算机完成,而你便可以做其他事情了。这个文件时一个例子,将一个文件夹中的所有某种格式的图片转换成另外一种图片。
- 2022-05-21 18:07:16下载
- 积分:1
-
c++摄像头opencv
c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法,c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法c++ 摄像头 opencv 图像处理 MFC界面,以及opencv相关图片处理算法
- 2022-10-19 12:50:20下载
- 积分:1
-
java客户端服务器项目用java写的图像处理功能和并行编程速度
带有图像处理的java客户机服务器项目,用java编写。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。用java编写的带有图像处理的java客户机服务器项目。来自新加坡的jasonstack。带有图像处理的java客户机服务器项目
- 2022-09-12 07:05:03下载
- 积分:1
-
histogramequalization
用c++实现直方图均衡化。在DevC++或visualstudio上运行。要处理的默认图像(定义内部代码)。处理单个图像。
- 2022-04-10 13:36:13下载
- 积分:1
-
猪 + 支持向量机的行人检测
这个 c + + 程序演示了如何检测行人使用 OpenCV 函数图像上。猪和支持向量机基于的识别。
- 2022-03-04 00:08:02下载
- 积分:1
-
自动选取阈值C++源代码
算法分两步,首先生成直方图,记录下每个灰度值的像素点个数;
pg为存放直方图数据的数组,pg[i]为灰度为i的像素点个数,
ps: ——为全部灰度的一阶矩
——为全部灰度的零阶矩,即全部像素个数
假定阈值为j,对阈值小于j
- 2022-02-16 01:47:05下载
- 积分:1
-
变形的蛇的图像分割
应用背景该算法的任何实际的实现,应该只工作0.5-levelset邻域像素的,不是所有的嵌入功能,也许应该多线程GPU的能力或特征。这类morphgac和morphacwe大部分提供这个功能模块。他们实施的形态测地线活动轮廓和没有边缘的形态活动轮廓,分别。看见了上述文件的全部细节。关键技术这是一个介绍Python实现的算法 ;我árquez内拉,P.,baumela,L.,Á阿尔瓦雷斯,L.,”形态的方法基于曲率的曲线和曲面的演化。IEEE交易 ;模式分析与机器智能(PAMI),2013。此实现的目的是简单,可以理解的和自成一体的尽可能。它不包括任何提高,使其快速或有效。
- 2023-05-14 20:05:07下载
- 积分:1
-
opencv人脸检测
输入一张图片,判断是不是人脸,如果是则标出范围。环境: vs2013 + opencv3.0
- 2022-03-15 04:15:34下载
- 积分:1
-
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
- 积分:1