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key
说明: 实现了基于关键像素点的FLICM图像分割算法,关键像素由局部最大值方法提取。(A FLICM image segmentation algorithm based on key pixels is implemented. Key pixels are extracted by local maximum method.)
- 2020-06-25 09:20:01下载
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tiger
实现图像的几何变换,用控制栅格的方法来将一幅变形的图片恢复原型(Image geometric transformation, with control of the grid method to deformation of an image to restore the prototype)
- 2008-04-04 09:59:36下载
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JPEGCompression
说明: 编码:
(1)进行颜色转换,将RGB格式转换为YUV格式。
(2)将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。
(3)对每个子图像进行DCT变换,得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。
(4)对变换系数进行量化。
(5)进行Z字形重排
(6)使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码,得到压缩后的图像(数据)。
解码:
(1) 对压缩的图像数据进行解码,得到用量化系数表示的图像数据。
(2) 进行反Z字型重排
(3)用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化,得到每个子图像的变换系数。
(4)对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换(如反向DCT变换等),得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。
(5)将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。
(6)进行颜色组合,将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)
- 2019-02-18 22:58:13下载
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Image-color-VB-source-code
使用VB编写的图片反色源代码是图像处理的很好的教程(Image color VB source code)
- 2014-03-18 09:45:58下载
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sift
SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。 该方法于 1999 年由 David Lowe 首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004 年再次经 David Lowe 整理完善后发表于 International journal of computer vision(IJCV) 。截止 2014 年 8 月,该论文单篇被引次数达 25000 余次。(来自百度)(SIFT, namely Scale-invariant feature transform (SIFT), is a description used in the field of image processing. This description has scale invariance and can detect key points in images. It is a local feature descriptor. This method was first published by David Lowe at the International Conference on Computer Vision (ICCV) in 1999 and published in the International Journal of Computer Vision (IJCV) in 2004 after it was sorted out and perfected by David Lowe again. As of August 2014, more than 25,000 citations have been cited. (From Baidu))
- 2019-07-08 09:34:31下载
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unwrap
相移三步法、四步法、五步法及相应的相位解包裹程序(?àò?èy 2?·¨? ¢ ?? 2?·¨? ¢ ?? 2?·¨?° ?àó | μ??à? ?? a ° ü 1 ü 3 ìDò)
- 2008-08-20 15:02:06下载
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11
说明: LSA的第一步是要去创建词到标题(文档)的矩阵。在这个矩阵里,每一个索引词占据了一行,每一个标题占据一列。每一个单元(cell)包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如,词”book”出现在T3中一次,出现在T4中一次,而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说,在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏(大部分的单元都是0)。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)
- 2015-12-23 20:26:03下载
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拟合测量
E:
- 2019-01-10 23:33:57下载
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MATLAB-Arnold-tranform
能进行基于Arnold算法的正变换和反变换(Arnold-based algorithm to the transformation and anti-transform)
- 2009-04-18 11:51:56下载
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duxianindex
超炫个性化首页,首页三种随机场景,特效震撼(Stunning personalized homepage)
- 2014-08-15 16:34:05下载
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