▒▒本文目录▒▒一、引言二、LEE滤波算法原理三、基于LEE滤波算法去噪实例分析3.1 仿真乘性散斑噪声相位去噪实验3.2 <font color=blue>全息干涉相干噪声抑制实验参考文献 一、引言斑点噪声(散斑噪声)是由一个分辨单元内众多散射体的反射波叠加形成的， 表现为图像灰度的剧烈变化，即在SAR图像同一片均匀的粗糙区域内，有的分辨单元呈亮点，有的呈暗点，直接影响了SAR图像
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2023-11-03 15:21:29
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1. 引言医用超声图像分割和识别是分析病理的一个重要手段，而影响超声图像质量的一个最主要的因素就是散斑噪声，这严重影响了超声图像的分割，因此散斑去噪是后期医用超声图像分割和识别等关键的预处理过程。超声图像去噪的主要算法包括：空域去噪算法小波域去噪算法各向异性扩散去噪算法2. 空间域局部统计滤波算法局部统计滤波方法是基于一定的估计准则的，因此不同的估计准则如最小均方误差准则(MMSE)、极大似然法(
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2023-10-19 10:17:02
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《The Elements of Programming Style 》是一本很古老的书。尽管 Fortran 我们不太使用，尽管新奇的语言层出不穷，但这些，30 年的岁月依旧无法掩盖其中的真知灼见。
英文版的 google 一下到处有，云风试着摘译几条。
把代码写清楚，别耍小聪明。想干什么，讲的简单点、直接点。只要有可能，使用库函数。避免使用太多的临时变量。”效率“不是牺牲清晰性的理由。让机
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精选
2009-07-27 13:57:29
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过年的时候，有多少人会选择给家里的老人购买一台新智能手机做为礼物呢？又有多少人选择赠送的手机是 iPhone 呢？ 很久以前，咆哥就看见很多有关‘ iPhone ’是否可以作为孝心机的话题，一部分人持反对态度，认为 iPhone 是年轻人的智能手机，老人们不适合使用。一部人则认为 iPhone 的 UI 设计
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2024-07-19 16:44:42
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双目散斑结构光介绍1、什么是散斑结构光2、为什么要用散斑结构光3、如何生成散斑图4、计算机模拟生成散斑图4.1 全域位置随机散斑4.2 局域位置随机散斑参考 1、什么是散斑结构光散斑，也叫伪随机散斑，由一些白色斑点组成的一种结构光图案，是一种空间编码结构光，现在通常与双目立体匹配结合使用，增加纹理信息，改善弱纹理、重复纹理区域的视差效果。2、为什么要用散斑结构光结构光有很多种，就会问为什么要用散
▒▒本文目录▒▒一、散斑复振幅的形成理论二、乘性散斑噪声理论分析与仿真模拟三、散斑噪声的抑制参考文献 一、散斑复振幅的形成理论当激光照射表面粗糙(与光波波长相比)的物体时，物面就会散射无数相干子波，这些散射子波在物体周围空间相互干涉。若散射子波的相位差满足相长干涉条件，则散射子波在物体周围空间形成亮点；若相位差满足相消干涉条件，则形成暗点。由于散射子波的相位随机分布，因此这些散射子波在物体周围空
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2024-08-12 17:57:52
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在arcgis 环境中将鼠标指向菜单栏，点右键-->选择Editor工具-->start editing-->选择所要编辑的图层-->OK-->使用选择工具，选中所要编辑的图斑-->然后在Editor 工具条的task栏中-->选择Modify tasks-->cut polygon features-->然后使用task旁的编辑工具（铅笔形图标)-->跨越图斑划一条直线，图斑将被分成两半。可以在图斑的任意位置进行分割，分割成任意大小。分割后的面积，在属性表中可以看到。 注意：编辑完成后，点Editor 下拉菜单-->save
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2011-06-13 15:24:00
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# 如何在 Python 中实现散斑噪声
散斑噪声是成像技术中的一种噪声类型，常见于医学图像和其他形式的图像处理中。今天我们将很简单地通过 Python 来实现散斑噪声的添加。下面是具体步骤及代码示例。
## 流程概述
以下是我们将要实施的步骤：
| 步骤 | 说明
最近项目中需要将两个相机拍摄的散斑局部图拼接成一个完整的散斑图，特将实际项目中使用的特征点匹配和拼接算法记录如下，便于后续查阅。----------------------------------------------------基本概念：要对图像进行拼接，首先要进行图像特征匹配（找到图像的对应关系），而要进行图像特征匹配，首先要进行图像特征的检测，所以整个流程可以表示为：图像特征检测 ——&g
治疗褐色斑 暗斑患者案例
张某 女 38岁 ，山东菏泽人，， 自诉生过孩子后，， 面部色斑突然出现并逐步加重 ，曾用过多种护肤品无效 ，想求治于中医试试 ，2014年3月16日 恰逢我在漯河永福堂坐诊，随找我治疗闭经的患者而来，抱着试一试的态度请我出方治疗一下，面诊：该女面黑黄，脸上褐色斑、暗斑密布、略胖、心情郁闷 刻诊:舌暗红、苔白腻、脉涩 饮食、二便正常、内分泌紊乱，辩为肝气不疏，处方内
原创
2021-07-27 17:34:20
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# 使用 Java 创建色斑图（Heat Map）
色斑图是一种以矩阵形式展示数据的可视化工具，它能够有效地传达信息，尤其是在展示数据范围或密度时。在许多领域，如市场分析、科学研究、以及在线社交网络等，色斑图都得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用 Java 创建一个简单的色斑图，并结合代码示例进行说明。
## 一、色斑图基础
色斑图通常是通过二维坐标系来表示数据，其中每个点的颜色象征着它所代
文章目录计算面矢量面积arcgis软件操作计算面矢量面积参考这篇博文。arcgis软件操作利用Area字段，选中碎小图斑。打开eliminate窗口。融合结果可视化
原创
2022-06-27 17:16:27
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新商报8月27日报道 退休父母收入颇高，但是在家中却备感寂寞，因为两儿一女总是忙忙碌碌，一年也没登门几次。“人岁数越大就越希望儿女能够在身边，就像那首歌里唱得一样，真希望他们能常回家看看。”无奈之下，年近七旬的老两口月付“工资”千元请儿女回家吃顿团圆饭。
家住八一路街道新南社区的林忠老人和老伴，退休后的月收入加到一起超过4000元钱，这些钱足以让他们衣食
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精选
2007-08-27 12:14:04
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不知不觉到了不惑的年龄，看着身边的同事和同学一个个风生水起，而我还在默默无闻的维护着拿自己倔强，在一个小公司一呆就是三年，薪水不高，能力无提升，唯一的好处就是工作清闲，不加班，老板及同事都挺好，而自己也一直满足这种状态，2012年已近半，新来的同事都是90后，危机感顿时来临，人生就如逆水行舟，不进则退，想想还有一半的人生路要走，为了下半辈子能走的舒服点，还是要拿出刚毕业那种状态，认真工
原创
2012-03-24 17:58:36
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一位老奶奶，80岁 患外感三天
症见：口干苦，头晕纳差乏力，恶寒无发热，有汗，肩背疼，小便频，舌边红苔白，因为电话问诊，脉象无
辨证：太阳少阳合病 柴胡桂枝汤加苓术
柴胡10 黄芩8 法夏15 太子参6 甘草5 桂枝10 白芍10 茯苓10 白术10
自加姜三片，枣三枚 X2付
按：汗出肩背疼恶寒为太阳中风表证，口干口苦，头晕纳差乏力为少阳证，选方柴胡桂枝汤。因为有小便不
原创
2021-07-27 17:17:56
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摘 要随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
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2023-08-17 23:40:01
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老年人用手机慢，难学。根本原因不在老年人的学习能力上，而在于无法区分清楚手机上的一些概念。手机对他们来说就是一个大混沌。因此教的关键点，不在于某个按钮在哪里，怎么按。而在于帮助老年人构建好手机的概念。提示：有一些疑问和反问的话，并不是让老人们难堪，而是加强他们的印象。1、看到弹窗或提示，或消息推送。老年人往往会跑过来问，“有消息让我去抽奖，我该怎么办？”“有人让我注册用户，说是有奖金，我该怎么办？
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2023-09-13 23:46:38
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# 散斑噪音及其在 Python 中的应用
## 简介
散斑噪音是一种常见的图像噪音，主要由于光学系统的不完美性或者环境因素引起的。它会在图像中产生随机的亮暗斑点，影响图像的质量和清晰度。针对散斑噪音的去除是图像处理领域的一个重要研究课题。
在本文中，我们将首先介绍散斑噪音的特点和影响，然后介绍使用 Python 进行散斑噪音去除的方法和示例代码。
## 散斑噪音的特点和影响
散斑噪音通
原创
2024-06-01 06:24:32
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# 散斑噪声与Python处理
## 1. 什么是散斑噪声？
散斑噪声（Speckle Noise）主要出现在雷达成像、超声成像等图像处理领域中。它是由多个相干的波动叠加而成的，导致图像中出现随机的亮度变化，影响图像的质量和清晰度。散斑噪声通常表现为图像中的细小斑点，降低了图像的可读性和准确性。
## 2. 散斑噪声的产生
散斑噪声的产生主要是通过强度相干光（例如激光）的干扰和反射现象。由
在进行遥感解译——栅格矢量转化后得到的矢量数据图层中，经常会存在众多的碎小斑块，需要对其进行处理。结合个人经验现将工作流程梳理如下： 1.数据源Ma.shp，通过遥感解译——栅格矢量转化得到，存在许多青春痘似的小斑块，如图1；
2.如果我想将小于0.1平方km的斑块去掉，过程： （1）打开图层属性表——重新计算一下area字段，单位为平方km——选择出<0.1的斑块； （
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2023-12-13 21:52:45
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