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HeadSegmentation

于 2010-01-05 发布 文件大小:140KB
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代码说明:

  文件包含脑部CT图像分割的程序及所用图片(File contains the brain CT image segmentation procedures and images used in)

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  • BIAODING
    RAC法标定程序,适用于单目摄像机的线结构光的标定(The RAC calibration method procedure applies to line structured light calibration)
    2012-10-11 21:38:13下载
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  • EMDdenoising
    利用emd对一维信号进行去噪的最新程序。包含了三种emd去噪方法:1、直接使用小波阈值,进行硬阈值去噪;2、使用具有emd分解特性的阈值去噪;3、emd分解后的平移不变去噪。(Using emd on one-dimensional signal de-noising of the latest procedures. Emd contains three kinds of de-noising methods: a direct use of wavelet thresholding to carry out hard-threshold de-noising 2, using a emd decomposition characteristics of the threshold de-noising 3, emd decomposition of the translation invariant de-noising.)
    2021-01-05 16:28:54下载
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  • canny
    说明:  canny算子边缘提取。用matlab编写,并有详细的解释。(use matlab to canny edge detection operator,with a detailed explanation.)
    2009-08-24 16:15:55下载
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  • Ring3
    类似PChunter的内核工具。本工具是应用层的源码。适合内核新手(Similar PChunter core tools. This tool is the source application layer. Suitable for novice kernel)
    2014-05-14 23:57:42下载
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  • A-Wavelet-Tour-of-Signal-Processing
    信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版) 《信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版)》全面论述了稀疏表示的重要概念、技术和应用,反映了该主题在当今信号处理领域所起的关键作用。作者在解释了稀疏的主要概念后将其运用于信号压缩、噪声衰减和逆问题,同时给出了冗余字典、超分辨率和压缩感知中的稀疏表示。   本书既可以让应用数学系的学生了解数学公式的工程意义,也可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述。对于小波理论与应用的研究人员,本书更是一本极具价值的参考书。(a Wavelet Tour of Signal Processing(Third Edition.The Sparse Way))
    2016-03-23 15:27:38下载
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  • isar
    isar成像处理,对测试数据进行处理的模板,可以显示二维像(ISAR imaging processing, the test data processing template, you can display the 2D image )
    2021-05-13 11:30:02下载
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  • KrigingV2.0
    说明:  克里金算法2.0版本,对二维插值有详细的工具箱(kriging algorithm V2.0 for matlab )
    2011-02-21 23:37:27下载
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  • CBCT
    FDK算法 重建三维图像,期中有GPU并行计算加速fdk算法的实例(back-projection to RECONSTRUCT 3D IMAGE)
    2018-02-16 05:30:53下载
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  • minboundrect
    可以获取连通域的最小外接矩形,然后做些其他处理(You can get the minimum external rectangle of a connected domain,and you can do something else.)
    2019-05-23 20:05:46下载
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  • ssd.pytorch
    SSD: Single Shot MultiBox Object Detector, in PyTorch A PyTorch implementation of Single Shot MultiBox Detector from the 2016 paper by Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang, and Alexander C. Berg. The official and original Caffe code can be found here. Table of Contents Installation Datasets Train Evaluate Performance Demos Future Work Reference
    2020-06-25 07:00:02下载
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