1 内容介绍为了提高可见光图像的识别和检测能力,提出基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法.建立可见光图像的视觉信息采集模型,采用空间锚点邻域特征匹配方法进行的可见光图像超分辨特征分解,提取可见光图像边缘轮廓特征量,结合残差特征估计高分辨率图像特征融合和优化分割,建立可见光图像的超分辨率重建特征分布集,采用边缘信息空间区域融合方法进行可见光图像的像素信息融合和优化特征重组,提取可见光图像的模糊
原创
2022-09-04 20:37:13
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当python2.0的Sort()进化到python3.0 1.Sorted (可迭代对象) or 可迭代对象.sort() 2.Key para : key为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来比较。每个元素在比较前被调用。也就是每一个被比较元素被扔进去比较。 3.Reverse 升序or降序 4.在python2.4前没有key参数而是CMP参数用来指定比较函数，和C++中的使用方法相
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2024-05-29 14:48:56
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利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类总体流程步骤一、图像处理部分如下图，分别是由SAR卫星获取的极化SAR图像及其标签图 根据不同的颜色标签（红、绿、黄、白）可以将原图分为四个部分(下图只有三部分，白色区域图片没有展示) 对于图片中有效区域进行裁切分割，按照类型分别存储在不同的文件夹中作为训练数据。二、训练GAN网络生成模拟图像 每次运行该程序选择某一
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2024-08-08 10:43:48
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数字图像处理——第五章 图像复原与重建 文章目录数字图像处理——第五章 图像复原与重建写在前面1 图像退化/复原过程的模型2 噪声模型2.1 高斯噪声2.2 椒盐噪声3 仅有噪声的复原——空间滤波3.1 均值滤波器3.2 统计排序滤波器3.3 自适应滤波器4 用频率域滤波消除周期噪声5 逆滤波和维纳滤波 写在前面图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方
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2024-01-11 10:35:47
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1 简介离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, 简称 DCT）是一种正交变换[39]，DCT 变换使信号的能量集中。图像变换到 DCT 域后的能量集中在低频部分，低频分量携带能量多，是图像的概貌信息；高频分量携带能量少，是图像的细节信息，在视觉效果可以接受的情况下，对变换系数进行量化，在编码时舍弃掉一些小的系数，从而达到
原创
2022-05-26 21:29:03
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matlab图像融合
[r,c]=size(y1); %根据低频融合算法进行图像融合
for i=1:r %首先取两幅源图像相应的小波分解系数绝对值最大者的值作为融合图像的分解系数
for j=1:c
if( abs(y1(i,j)) >= abs(y2(i,j)) )
y3(i,j
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2024-05-23 15:19:24
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常用的一些图像处理Matlab源代码
#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换
#2：二维离散余弦变换的图像压缩
#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度
#4：直方图均匀化
#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
#8：图像的自适应魏纳滤波
#9
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2024-07-10 14:38:55
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MATLAB实现图像的分解和重构命令有两种：第一种是一层小波分解dwt2[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,'wname');其中，dwt2表示离散小波变换；X为输入参数，是图像；'wname'是小波名字；输出变量CA为低低频分解信息，刻画原始图像的逼近信息；CH为低高频分解信息，刻画原始图像的横向细节；CV为高低频分解信息，刻画原始图像的垂直细节；CD为高高频分解信息，刻画原始图像的对角线
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2023-10-19 12:28:44
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图像压缩感知This article is part of a series on building a sample application — a multi-image gallery blog — for performance benchmarking and optimizations. (View the repo here.) 本文是构建用于性能基准测试和优化的示例应用程序(一个多
图像反转 I=imread('nickyboom.jpg'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 直方图均衡化 MATLAB 程序实
原创
2021-08-06 14:56:32
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原创
2022-08-15 17:01:50
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最大类间方差法：基本思路是根据直方图以某一会灰度为阈值将图像分割成两部分，计算两组的方差，当被分成的两组之间的方差最大时，这个灰度为阈值灰度值img = imread('C:\Users\dell\Desktop\前单图\3.3.JPG');%原图
I_gray=rgb2gray(img);%转换为灰度图
subplot(121),imshow(img);
%转换为双精度
I_d
1、图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，此外还可以
原创
2022-08-15 14:10:20
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FusionGAN：一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络FusionGAN：一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络简要介绍损失函数网络架构训练细节实验应用于融合不同分辨率的图像（低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像）总结 FusionGAN：一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络简要介绍生成器：生成具有较大红外强度和附加可见梯度的融合图。鉴别器：强制融合图有更多可见图中的纹理。特点：端到端。还
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2024-04-06 10:49:31
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实验二 图像增强1 实验目的2 实验环境3 实验内容4 实验心得 1 实验目的熟悉并掌握MATLAB图像处理工具臬的使用；理解并掌握常用的图像增强技术。2 实验环境matlab3 实验内容1、为图像分别加高斯噪声和椒盐噪声，采用中值滤波方法对受噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用33、55、7*7。%（1）lab21.m
close all;
clear;
clc;
I=imread('lab2.
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2024-07-03 05:22:19
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# 重构图书 Python
## 概述
重构是软件开发过程中的一项重要技术，它旨在改善现有代码的结构和设计，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。本文将介绍如何通过重构一个图书管理系统的 Python 代码来展示重构的过程和技巧。
## 问题背景
假设我们有一个简单的图书管理系统，它包含图书馆、图书和用户三个类。每个图书馆可以有多本图书，每本图书可以被多个用户借阅。现在我们要对这个系统进行重
原创
2023-09-30 05:35:36
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轨迹跟踪前言理论1,目标轨迹规划2,轨迹跟踪原理代码main函数目标追踪轨迹结算关节追踪轨迹动力学方程与控制仿真结果总结 前言本文通过matlab，实现使用平面两自由度连杆，规定末端画如下的8字形，反解关节速度、加速度，并带入动力学进行仿真。理论1,目标轨迹规划本例中规划轨迹的8字形的方程如下所示： \tau是时间的函数。 要求起点和终点的加速度和速度都为0，加上起点和重点的位置约束，一共有6个
【新智元导读】微软和京东最近出了一个黑科技：说一句话就能生成图片！在这项研究中，研究人员提出了一种新的机器学习框架——ObjGAN，可以通过关注文本描述中最相关的单词和预先生成的语义布局(semantic layout)来合成显著对象。不会PS还想做图？可以的！近期，由纽约州立大学奥尔巴尼分校、微软研究院和京东AI研究院合作的一篇文章就可以实现这个需求：只需要输入一句话，就可以生成图片！
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2024-08-13 16:02:42
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在医学影像领域，CT图像重构是一项至关重要的技术，它能将原始的投影数据转换为高质量的图像。随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，越来越多的Python库和工具集被用于实现CT图像的高效重构。在这篇博文中，我们将详细解析如何使用Python进行CT图像重构，涉及的内容包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展。
## 背景定位
CT图像重构广泛应用于医疗影像处理、工业无损检测以
1 简介基于图像直方图+滤波处理Matlab代码2 部分代码function varargout = mygui(varargin)% MYGUI MATLAB code for mygui.fig% MYGUI, by itself, creates a new MYGUI or raises the existing% &nbs
原创
2022-01-01 12:26:18
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