使用特定于文本的多尺度字典对于场景文本举行模糊处置
2023/4/28 9:58:34 2MB 研究论文
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张量法在动态异构信息收集中的多尺度社区发现
2023/4/15 2:42:53 382KB 研究论文
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光在水中传布时受水的排汇传染以及水中微粒的散射传染而暴发衰减;因水的浊度变更,且水下拍摄时景深不一,导致水下患上到的图像雾化水暖以及色调倾向不合。
传统的去雾算法用于处置这些模糊水暖以及色差多变的图像时下场欠佳。
针对于该下场,提出基于亮通道色调赔偿与领悟的水下图像增强算法。
起首,基于亮通道对于原图像举行色调赔偿,患上到色调赔偿的图像;再对于色调赔偿的图像举行自顺应比力度拉伸患上到比力度高的明晰图像;末了付与多尺度领悟策略对于色调赔偿后的图像及比力度拉伸后的图像举行领悟。
下场评释,本文算法可普及使用于多种水飞腾质图像,且在无任何先验信息的前提下,能实用普及水下图像比力度战争衡图像色调。
2023/4/11 2:54:53 20.87MB 图像处理 水下图像 图像融合 亮通道
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下载前请先浏览博客或者下载试用法度圭表标准,确保是您需要的源码(解压密码:www.xnh39.com)。
博客介绍:http://blog.csdn.net/welliu/article/details/78386446法度圭表标准下载:http://download.csdn.net/download/welliu/10043860该舆图瓦片下载器是依据GMap.Net源码改编,首要以高德舆图源作以演示,提供了矩形、圆形、多边形、图标、报警图标、图表、测距等元素的使用与编纂;
提供了舆图瓦片下载成果,提供了多尺度舆图源的配置配备枚举(普通舆图、卫星舆图、路网舆图、自定义舆图源)。
2023/3/31 9:31:23 46.96MB 地图下载源码
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:高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
2023/3/19 12:13:18 300KB 多尺度,影像分割
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在不完整的多尺度信息零碎中更新三向决策
2023/2/16 10:03:20 512KB 研究论文
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SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进,主要体现在速度上,效率更高。
它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。
作为尺度不变特征变换算法(Sift算法)的加速版,Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的婚配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导
2017/11/18 16:05:37 1.03MB surf matlab
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针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。
2015/9/27 10:19:52 11.24MB 图像处理 压缩感知 灰度共生 自适应采
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面对遥感图像日益增长的分辨率,面向对象的分类处理方法相较于传统的基于像素的分类方法愈来愈有优势。
针对其分割处理环节仍存在过分割以及欠分割现象而导致分类精度降低的问题,本文提出一种融合多尺度分割的办法,使用不同尺度分割结果融合的结果作为最终分类的输入。
经过试验,此融合分割办法能无效的减少欠分割与过分割,提高面向对象的分类精度。
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对High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters(KCF)作者的C++多尺度目标跟踪代码稍作修改,设置好初始化目标框参数、视频图像路径以及配置好opencv2411后,经调试可以VS2012上运转
2016/6/24 22:06:17 3.71MB KCF C++
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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