基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域婚配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.
2021/8/18 20:12:28 513KB 图像处理 ; 多光谱图像压缩 ;
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该代码为MATLAB代码类型,matlab(程序)分析了二维码编码技术,基于图像处理的解码技术,及其编码完成过程。
针对解码识别过程,详细分析了基于图像处理的预处理方法,包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程,同时针对二维码实际情况,
2019/5/13 23:28:41 439KB 平滑滤波 灰度图
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卷积神经网络用于文字识别,在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。
提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。
然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类功能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
2017/4/18 14:03:27 14.21MB CNN
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基于图像的预处理,对图像进行局部的二值图像,有较好的适用性
2015/5/10 19:13:40 437B 只适应阈值
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自顺应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自顺应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。
实验结果表明,自顺应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
2021/2/15 21:17:11 64KB Matlab,去噪
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这段程序的主要作用是,从一个基因库中,查找到我们的目的基因,然后将该目的基因连带其后面的核苷酸序列一起按照fasta格式输出。
为了方便后面的靶基因的预测,可以减少很大的工作量。
本人从事生物信息分析很多年,可以帮忙进行一些个性化的数据分析工作。
有兴味联系我吧
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一个基于静态图像的人脸识别零碎。
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
2019/4/7 21:40:05 24.69MB svm算法 机器学习 图像处理 matlab
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$fscanf(fp_r,"%h",data_in[cnt]);函数可以读取的文件有特定的格式要求;
要求每两个要读取的数据间以空格、回车、正文隔开(刚开始不知道弄了好久都不知道错误在哪,分享给大家)。
verilog在读取的时候没遇到以上符号就认为这是分隔符,所以当你源文件本身就有这些符号时就会跳过,本程序帮你进行文件预处理
2022/10/4 21:35:46 14KB verilog modelsim 读取文件 文件预处理
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光谱信息预处理matalb代码,包括标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay卷积光滑。
2022/10/1 9:53:26 204KB SNV MSC niramf
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对视频中行人的检测算法,对图像的预处理,运动目标的是辨认,跟踪
2019/7/2 12:56:05 2.24MB 行人检测
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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