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多尺度Retinex
多尺度retinex算法实现,用的是matlab,测试通过,里面的三个参数可以自己设置
2024/12/24 2:01:13
1KB
MSR
1
基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法
利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量;
然后构造了一种二维伽马函数,利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域的亮度值,提高光照过暗区域的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
2024/11/22 12:43:06
89KB
Gamma
1
基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强
基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。
2024/11/10 14:54:01
536KB
小波变换
直方图均衡
1
Retinex算法,C++,opencv
用opencv实现retinex算法,包括单尺度和多尺度Retinex
2024/10/29 19:35:26
5KB
Retinex
1
matlab图像边缘检测GUI
MatlabGUI做的图像边缘检测程序,分别用经典时域算子和小波多尺度分析检测图像边缘
2024/10/21 13:49:53
432KB
图像处理
边缘检测
Matlab
gui
1
基于小波变换的图像压缩与matlab仿真
小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。
小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。
小波变换通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。
小波分析作一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶;
小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术,它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究,都有广泛的应用。
2024/10/6 7:01:42
1KB
tag
1
使用散斑减少各向异性扩散的超声图像分割多尺度测地线活动轮廓
使用散斑减少各向异性扩散的超声图像分割多尺度测地线活动轮廓
2024/9/14 1:49:48
1.87MB
研究论文
1
基于多尺度的小基高比立体匹配方法
针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.
2024/8/28 0:34:33
643KB
立体匹配;
小基高比;
自适应窗口;
多窗口;
1
retinexmsr
用MATLAB写的多尺度retinex算法
2024/8/26 21:56:23
2KB
retinex
msr
1
Gabor变换,MATLAB,边缘检测
自己做Gabor变换图像处理试题用到,基于多尺度Gabor滤波器的彩色图像边缘检测的matlab代码,里面是3个尺度,16个方向的Gabor滤波器的检测,首先将彩色图像灰度化,利用多尺度Gabor虚部滤波器提取图像灰度变换信息,利用局部边缘连接获取图像边缘轮廓。
效果十分好。
2024/8/22 17:08:29
48B
Gabor滤波器
1
共 64 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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