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filter_methods

于 2008-04-09 发布 文件大小:2KB
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代码说明:

  改进的LEE,FROST,KUAN滤波,适合于任何图像滤波,可作为参考滤波比较()

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  • LOT
    对一维信号,用正交重叠变换做DCT和逆DCT(Of one-dimensional signals, using orthogonal lapped transform DCT and inverse DCT to do)
    2008-12-29 21:35:03下载
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  • Automatic-Building-Extraction.pdf
    3D 点云建筑物分割代码3D 点云建筑物分割代码3D 点云建筑物分割代码(3D point cloud, buildign segmentation3D point cloud, buildign segmentation3D point cloud, buildign segmentation)
    2020-08-01 21:08:35下载
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  • ProfiletoPolygon
    将曲线轮廓中的B-样条曲线通过最小二分法转换成一组能保持曲线轮廓形状的小折线。这样,原有的字体轮廓数据就从用曲线轮廓表示转变为用多边形表示,即用一组点及其先后顺序来描述轮廓。(Profile to Polygon)
    2009-12-20 16:18:20下载
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  • program
    多种SAR成像的算法MATLAB程序,包括CS,RMA,RD(A variety of SAR imaging algorithm MATLAB program, including CS, RMA, RD)
    2020-06-30 07:40:02下载
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  • 像清晰度评价指标Matlab
    图像清晰度评价函数说明 1、熵: 表示图像所包含的平均信息量的多少,嫡值越大则所含信息量越多。 文件名:entropy.m 结果:EN 2、交叉嫡:反映两幅图像的差异,交叉嫡越小,则融合图像和原图像的差别越小。 文件名:cross_entropy.m 结果:平均交叉嫡MCE,均方根交叉嫡RCE 3、峰值信噪比: PSNR越高,说明融合效果与质量越好。 文件名:psnr.m 结果:PSNR 4、Qabf: 评价边缘或梯度质量,越大边缘越明显 文件名:Qabf.m 结果:Qabf(QAB/F) 5、平均梯度(Average Gradient):也称为清晰度,反映了图像中的微小细节反差与纹理变化特征,同时也反映了图像的清晰度,越大越好。 文件名:avg_gradient 调用:outval = avg_gradient(img) 6、结构相似性指数: SSIM指原图像和融合图像的相似程度,值越大越相似 文件名:ssim.m 结果:SSIM 7、互信息:MI(mutual information) 8、NMI: Normalized mutual information(Image sharpness evaluation function)
    2018-09-30 09:09:39下载
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  • zuijiayuzhi
     找出图象的最佳阈值,并显示它的二值图.(find the best image threshold, and it shows the value of Figure 2.)
    2006-06-26 01:24:34下载
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  • code
    盲信号分离的fastICA算法,读取具有混合干扰的4幅图像,处理后显示分离后图像(Blind Source Separation Algorithm fastICA, read with mixed disturbance of four images, processed images show that after the separation)
    2009-05-13 16:43:39下载
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  • jiancesuanfa
    说明:  边缘检测算法 速度快 你一定会满意的。以前是要收费的。现在免费给你们。 源码经过测试真确无误。 (edge detection algorithm faster you will surely satisfied. Prior to the charges. Now free to you. Source tested truthful.)
    2021-03-31 00:09:09下载
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  • example
    常见C++ 课程的立体源码,其中含有函数,类与对象,继承与派生,多态,等C++常见的集中类型(plus)
    2009-12-16 10:04:33下载
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  • pca
    运用pca算法降维,提取主要特征值,从而达到降维目的(Dimensionality reduction using pca algorithm, extract the main features of the value of)
    2020-12-18 01:39:12下载
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