-
real imyt gio
而~isDone（hvidesrc）
- 2022-01-25 22:02:28下载
- 积分：1
-
技术来隐藏图像文件中的信息
隐写术是艺术，隐藏事实通信正在地方，由隐藏信息的其他信息。可以使用许多不同的载体，文件格式，但数字图像是最流行的因为他们在因特网上的频率。隐藏秘密信息在图像中的，存在着大量的信息隐藏技术，有些是比其他人更复杂和他们都有各自的长处和短处点。不同的应用程序可能需要绝对隐形的秘密信息，而另一些需要一个大的秘密消息来被隐藏。本项目报告打算给图像隐写术，其用途和技术的概述。它还试图找出一种好的隐写算法的要求，并简要反映了哪些隐写技术是更适合哪些应用程序。
隐写术是隐藏私人信息或敏感信息内的东西，似乎是没有什么到往常的做法。隐写术常与密码混淆，因为两者是类似的它们都使用的方式来保护重要的信息。两者的区别是，隐写术涉及隐藏信息，所以看来没有信息隐藏在所有。如果人或多人意见的对象信息隐藏在他或她会有任何隐藏的信息不知道，因此这个人将不尝试解密信息。
什么隐写术做的就是利用人类的感知，人的感官没有被训练要查找的文件的信息里面，尽管这个软件是可用，可以做什么叫做隐写术。隐写术的最常见用途是隐藏在另一个文件内的文件。
- 2022-06-22 02:45:36下载
- 积分：1
-
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
- 积分：1
-
交通参数提取
此系统为视频交通参数提取系统，可以打开视频，对视频中车辆进行标定，提取速度，采用VC++,Windows XP,MFC环境开发
- 2022-02-04 21:10:58下载
- 积分：1
-
运动模糊图像复原
应用背景运动模糊图像是常见的模糊图像之一，在生活中处处存在，比如相机照相是手抖动就有可能造成运动模糊，在军事，交通，医学等方面都有应用，所以对运动模糊图像复原的研究有重大的意义。关键技术本文先假设运动尺度和运动角度，构造一个点扩散函数，使原图像变模糊，然后运用四种算法对图像进行复原（维纳滤波，最小二乘法，L-R，以及盲卷积），通过对比看哪种算法效果更好。
- 2022-09-01 10:50:04下载
- 积分：1
-
opencv+MFC--基于图切算法的交互式图像分割技术
应用背景图切算法是组合图论的经典算法之一。近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。关键技术
交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔以及在前景的周围画一个方框等。
- 2022-09-18 08:25:22下载
- 积分：1
-
面部识别
生物指标是归档的生物数据的统计分析。脸是最好的生物数据最能说明一个人之一。人脸识别系统发现应用在许多领域的脸广泛公认是总是向社会开放。脸识别中人机交互、 安防系统、 社会网络等发现应用程序。
- 2023-08-10 08:55:03下载
- 积分：1
-
基于FFO的串口发送
主要实现一个串口发送器功能，该发送器的数据是从FIFO 中读取的。也就是说，只要FIFO 中有数据，串口发送器就会启动，将数据发送出去。，该串口发送器由三个模块组成。datagene 模块每1s 产生16 个字节递增的数据，这些数据将会写入fifo232 中例化的一个256 字节大小的FIFO 中。一旦检测到FIFO 中有数据，uart_ctrl 模块就会将FIFO 中的数据读出并通过串口发送出去。大家可以用串口线连接SF-EP1C 板和PC 机，通过串口调试助手查看收到的数据是否是一组不停递增的数据。
- 2022-03-15 12:30:58下载
- 积分：1
-
HMM隐马尔可夫模型
里面有隐马尔可夫模型，这是一个十分经典的模型，十分有助与大家学习和研究工作
- 2022-04-13 05:16:22下载
- 积分：1
-
手写体的数字识别
这项工作基于统计方法的问题，而不使用大培训数据库和不诉诸神经网......
我避免神经网络显而易见的选择，唯一的真正原因是：
1） 它已进行前字符识别。
2） 它不似乎是本着同样的精神，作为我们的课程和讲座，
和方法。
3） 神经网络，以我的经验，似乎并不产生可伸缩的、
关于底层视觉问题/解决方案的重用信息...
就我所知他们只是证明，一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。
只有几篇文章手写识别的问题，我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们，我的想法，但是我还没有找到任何准确的参考，我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。
- 2023-08-14 00:20:03下载
- 积分：1
