C#GIS算法演示:道格拉斯压缩、线性四叉树、投影变换等
2023/10/17 8:24:41 541KB 道格拉斯压缩 线性四叉树
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《精通图像处理经典算法(MATLAB版)》以MATLAB图像处理技术为主线,结合图像处理的典型算法和应用案例,按照从基础理论、算法分析到实际应用的过程进行讲解。
不仅涉及数字图像的文件读/写、显示、类型转换、频域变换、几何变换、图像增强、图像去噪、图像分割、边缘检测、特征提取、图像配准、图像拼接、图像压缩、图形用户界面设计等技术,而且详细讲述可视密码共享、数字图像置乱、图像数字水印、红外图像识别、杂草图像识别、指纹考勤、PCB缺陷检测、人脸检测及微小目标检测等典型应用案例,同时还介绍了利用MATLAB和C/C++混合编程实现图像处理的过程。
《精通图像处理经典算法(MATLAB版)》既可作为学校或培训机构的Matlab图像处理教程,也可作为工程技术人员、学生课程设计、毕业设计及教师的参考用书。
2023/10/15 14:16:26 159.54MB 书籍+源码
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基于MFC的直接线性变换源程序,本人的课程设计作业,参考武大版近景摄影测量课本做的,想必合你胃口,八分是辛苦费哈,货真价实,莫嫌贵!
2023/10/15 6:36:53 3.09MB dlt 线性 变换
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Matlab程序,基于半色调技术的图像影藏算法,将小图像影藏到大图像的奇数行和列中,先进行线性变换,再使用半色调算法。
2023/10/15 0:28:10 3KB halftone watermark image
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像素级遥感图像融合算法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析(PCA)法和Brovey变换法。
这几种融合算法理论比较成熟,并且在特定方面都有很好的融合效果。
2023/10/14 13:22:25 192KB 图像融合
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基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真分为DCT和DFT两个文件夹matlab仿真
2023/10/13 9:16:57 218KB dct dft matlab
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针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。
2023/10/13 1:53:05 18KB 红外, 可见光 融合
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该工程文件只包含FFT变换的演示。
该文件夹包含两个目录,分另为实现FFT变换的C以及C#代码实现。
经我整理之后,现在两个程序都采用相同的方法,并且采样数据为8192个点。
数据的来源于b.txt文件所以变换后的频率图像是一样的,对于需要不同的代码的朋友,各取所需要。
代码中的注释不是很多,相关理论说明请参考我的BLOG:http://blog.csdn.net/yin138/编译环境:C版:可以使用VC6编译,也可以使用VC2010C#版可以在2003以上编译环境中使用@本工程代码仅作为我学习FFT变换使用,如果有需要你可以在任何范围内使用,不需要告知我。
yin1382010-5-8
2023/10/12 22:54:02 192KB 快速傅立叶变换 FFT
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经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下,依据输入信号自身的特点,自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中,逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势,具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前,emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域,都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。
2023/10/12 21:55:02 246KB emd matlab
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(1)分别用LSB算法和量化水印算法将信息嵌入,在失真度一样的情况下,加入高斯噪声和椒盐噪声,比较提取出来的信息效果。
(2)分别对图像进行DFT、DCT、DWT处理,比较逆变换后的效果。
2023/10/12 17:18:40 1.18MB MATLAB LSB 量化水印 DCT
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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