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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建

于 2020-11-16 发布 文件大小:1056KB
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代码说明:

  压缩感知图像处理用于SAR 经典的压缩感知教科书的源代码(compressed sensing SAT)

文件列表:

基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\imnormalize.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\KSVD.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\KSVD_OMP_Demo.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\OMP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\OMPerr.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\OMP_1D.m
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP\W_KSVD_OMP_Demo.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\imnormalize.m
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\KSVD_Dictionaries.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\OMP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\OMPerr.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\Plane.bmp
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR\readme.txt
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\W-KSVD_SR\OMPerr.m
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\W-KSVD_SR\readme.txt
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\W-KSVD_SR\showdict.m
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\W-KSVD_SR\W_KSVD_Dictionaries.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\Demo_OMP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\Demo_SL0.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\Demo_SP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\OMP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\readme.txt
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\SAR_1.bmp
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\SAR_2.bmp
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\SAR_3.bmp
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\SL0.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo\SP.m
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\K-SVD_SR
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation\W-KSVD_SR
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W-KSVD_OMP
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建\OMP_SP_SL0_demo
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建

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  • Axisch
    各个坐标系之间的坐标变化:地心大地坐标到地心空间大地直角系,地心系和测站系,测站系和测站系等之间的变化,旋转,平移。(Coordinate changes between the various coordinate systems: geocentric geodetic coordinate system to the geocentric Cartesian space earth, geocentric system and station lines, change the station, such as lines and lines between stations, rotation, translation)
    2013-12-31 23:31:40下载
    积分:1
  • reconstruction
    VC6.0环境下使用可视化工具VTK 实现三维重建方法是光线投影法,实现效果较好(3D-reconstruction)
    2009-06-08 18:00:49下载
    积分:1
  • MR8-Filter-bank
    图像处理领域有很多滤波器,好的滤波器可以很快的提取有效的特征,MR8是一组特别好的滤波器组,比gabor filter更好,这里是MR8的源码,有需要的可以下载一用!(There are a lot of image processing filter, a good filter can quickly extract effective feature, MR8 is a particularly good filter group, better than gabor filter, here is MR8 source, there is a need to download a use!)
    2020-12-16 17:59:13下载
    积分:1
  • BCB-program12
    There is a BCB program for digital image to establish ground truth image which test the original image.
    2015-11-09 21:39:38下载
    积分:1
  • Segmentation-assess-Benchmark
    伯克利图像小组提出来的图像分割评价指标:边界误差。(Evaluation of image segmentation. Image: Berkeley group boundary error.)
    2015-04-18 15:22:48下载
    积分:1
  • source
    数字图像处理,C语言,功能是打开一幅位图,实现几何变换。(Digital image processing, C language function is to open a bitmap, to achieve geometric transform.)
    2010-01-12 15:05:48下载
    积分:1
  • INSARjiechanchao
    INSAR相位解缠绕程序,matlab编的(INSAR phase unwrapping procedures, matlab series)
    2012-10-29 10:03:05下载
    积分:1
  • curvelet_feature
    该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波(Curvelet)特征的提取,以便后续做纹理图像分割。(The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.)
    2020-12-30 14:29:00下载
    积分:1
  • matlab.thresholding-master
    说明:  在计算机视觉中,图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割;也就是说,将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值,而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值,而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地,阈值处理从灰度图像开始,并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中,我们开发了一种自适应阈值算法,并将其与更简单的算法进行了比较。 此外,我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x,y,z坐标。这一证明涉及三种命名身份,并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)
    2019-04-14 15:41:02下载
    积分:1
  • huiduju
    说明:  基于灰度矩的亚像素边缘检测,零件边缘提取(Subpixel edge contour extraction)
    2019-03-14 15:01:31下载
    积分:1
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