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基于暗通道的图像去雾处理
基于暗通道的图像去雾处理matlab 源码。有原作者的源码，和两种改进的方法。并提供测试图片。
- 2022-04-01 22:07:31下载
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匹配滤波匹配滤波匹配滤波
点目标成像，匹配滤波，加窗函数。数字图像处理。雷达信号处理初学者适用。点目标成像，匹配滤波，加窗函数。数字图像处理。雷达信号处理初学者适用。点目标成像，匹配滤波，加窗函数。数字图像处理。雷达信号处理初学者适用。点目标成像，匹配滤波，加窗函数。数字图像处理。雷达信号处理初学者适用。
- 2022-04-08 23:53:34下载
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手部跟踪与识别 OpenCV
计算机视觉在很多方面是终极的传感器，和有无穷无尽的潜在应用到机器人。 手跟踪基于颜色的识别。由取样颜色从手因此初始化程序。手然后提取背景采用阈值采用的取样的颜色配置文件。在配置文件中的每种颜色产生所有反过来累加在一起的图像。非线性中值滤波然后应用得到平稳，噪声免费的二进制表示形式的手。属性确定凸性缺陷是否要被解雇是从缺陷去邻近的凸多边形顶点的线之间的夹角. 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-06-26 20:49:17下载
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小波变换图像去噪VC++6.0源程序
应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。
关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。
- 2023-03-02 02:45:03下载
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gamma 校正程序
本代码实现的是图像处理中的gamma校正，在图像处理中通常会发现图像太暗后者图像太亮，这是就要通过gamma校正得到合适的亮度，这样就有利于后续的图像处理。
- 2023-06-22 11:50:03下载
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license platre recognition
此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；
- 2022-05-09 10:45:27下载
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基于小波的压缩
基于小波变换的图像编码与压缩，代码简介易懂，附带文档说明，文档中给出了一些总结和编码表，提供matlab源码，供于初学者学习使用。
- 2023-08-09 09:05:03下载
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降维工具箱
具箱包括34种数据降维技术，包括- Principal Component Analysis ("PCA") ---主成分分析- Linear Discriminant Analysis ("LDA") ---线性判别分析- Multidimensional scaling ("MDS") ---多维尺度分析这些可以通过compute_mapping函数或GUI调用：
- 2022-05-15 05:48:48下载
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VERILOG时序加法器浮点数
非常实用的浮点数加法器的实现方法。非常实用的浮点数加法器的实现方法。非常实用的浮点数加法器的实现方法。非常实用的浮点数加法器的实现方法。非常实用的浮点数加法器的实现方法。
- 2022-12-26 06:20:03下载
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使用蒸汽吞吐男人编码的图像压缩
函数代码 = huffman(p)
哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。
代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格
%数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词
%对应于其概率是在相应的指数符号
%的体育
%
%检查输入的参数的合理性。
error(nargchk(1,1,nargin)) ；
如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p)
错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ；
结束
%全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的
全局代码
CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列
如果 length(p) > 1%时多个符号......
p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率
s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减
makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码
其他
代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！
结束
%……………………………………………………………….%
函数 s = reduce(p) ；
%在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树
减少 %执行源符号减少，直到只有两个
剩余的 %符号。
s = cell(length(p),1) ；
%生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用
%符号的概率。
为我 = 1:length(p)
s {i} = i ；
结束
同时 numel(s) > 2
[p，我] = sort(p);%排序符号概率
p(2) = p(1) + p(2) ；%合并
- 2022-07-04 14:42:09下载
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