参考《图像拼接的改进算法_方贤勇》论文及《最佳缝合线算法（图像融合）》博客整理出的缝合线拼图算法Matlab源代码，内含论文、源代码、测试图像及博客地址，调试可用，需自行修改其中文件路径
2025/8/17 13:20:42
166KB
1
有段时间需要做图像复原的研究，就用了平时用的比较多的MATLAB平台。
利用的是MATLAB的工具箱，但各个参数的设置我都研究了一段时间，也参考了萨冈雷斯的关于图像处理的著作。
程序前半部分不含噪声用了四种滤波法，后半部分加入了噪声干扰，也做了一些简单的分析。
希望对有需要的朋友有所帮助。
利用的是MATLAB的工具箱，但各个参数的设置我都研究了一段时间，也参考了萨冈雷斯的关于图像处理的著作。
程序前半部分不含噪声用了四种滤波法，后半部分加入了噪声干扰，也做了一些简单的分析。
希望对有需要的朋友有所帮助。
2025/8/16 21:51:01
13.73MB
1
该程序对SAR图像的背景杂波建立了多种统计模型，如对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布、gamma分布等，分别计算其拟合参数。
并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示
并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示
2025/8/16 20:44:03
4KB
1
以Logistic混沌映射的初值作为密钥,产生混沌序列构成加密模板来加密二值图像水印。
在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。
该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。
在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。
该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。
2025/8/15 10:40:32
371KB
1
针对高光谱图像空间分辨率不足导致异常检测虚警率过高的问题，提出了一种利用主成分分析（PCA）和IHS变换融合以降低虚警率的算法。
首先对低分辨率高光谱图像进行PCA变换，提取3个主成分；
然后对这3个主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换，得到各自的强度分量，把高光谱数据的强度分量替换成高分辨率图像的强度分量；
再运用IHS变换的可逆性，将新的强度分量与原色度分量和饱和度分量进行IHS逆变换，得到空间信息增强的高光谱图像数据；
最后使用KRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。
实验结果表明，本文算法的虚警率与KRX算法相比有很大的降低，取得了良好的检测效果。
首先对低分辨率高光谱图像进行PCA变换，提取3个主成分；
然后对这3个主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换，得到各自的强度分量，把高光谱数据的强度分量替换成高分辨率图像的强度分量；
再运用IHS变换的可逆性，将新的强度分量与原色度分量和饱和度分量进行IHS逆变换，得到空间信息增强的高光谱图像数据；
最后使用KRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。
实验结果表明，本文算法的虚警率与KRX算法相比有很大的降低，取得了良好的检测效果。
2025/8/15 1:14:24
814KB
1
matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等matlab求图片二阶矩一阶矩不变矩等
2025/8/14 17:44:26
131B
1
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