[图像处理] 天隼图像TMS320DM6437原理图和操作手册

说明： 该压缩包包括天隼图像的关于DM6437的原理图和操作手册，测试代码文件太大，
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[图像处理] SONY CMT-BX3 组合音响说明书

说明： SONY CMT-BX3 组合音响说明书
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[图像处理] ScreenToGif

说明： 将录制的屏幕内容制作成GIF格式的动图，并对动图进行编辑处理等。
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[图像处理] hdtv2mpeg高清视频ts文件编辑剪切工具

说明： 高清视频ts文件编辑剪切，小巧工具。据说无损，但个人使用下来会丢音轨。
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[图像处理] 极端天气条件下低质图像增强算法研究.pdf

说明： 针对雾霾、雨雪、沙尘等极端天气下获得的图像严重退化的问题，提出一种自适应的单幅图像增强算法。首 先设计一种图像分类器，判断图像是否为降质图像，若是则根据色度分量值对图像分别处理。其次对于雾霾图像， 在暗原色先验算法基础上，通过分割图像的明亮区域求取透射率，改善了原算法复原的图像易产生光晕的现象，并 将该算法扩展应用于雨雪图像；为了处理沙尘图像，采用限制对比度自适应直方图均衡化算法，为了校正该算法处 理图像时对比度和亮度失衡的问题，采用伽马校正。与其他算法对比实验表明该算法有效提高了图像的清晰度
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[图像处理] 超实用录屏截图工具

说明： 超实用的一键截屏, 一键录屏(录屏无时间限制)工具, 还可以修改图片,
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[图像处理] 高光谱解混数据集（Cuprite，矿区图）

说明： Cuprite（矿区图）是高光谱解混研究的最基准数据集，涵盖美国内华达州拉斯维加斯的Cuprite矿区，原始数据有224个波段，从370nm至2480nm。在移除有噪声的通道（1--2和221-224）和吸水通道（104-113和148-167）后，仍然有188个通道。250×190个像素的区域被认为存在14种矿物。由于类似矿物的变体之间存在细微差别，最终确定为12名成员，总结如下"#1 Alunite", "#2 Andradite", "#3 Buddingtonite", "#4 Dum
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[图像处理] 高光谱解混数据集（Japser Ridge ）

说明： 高光谱解混数据集（Japser Ridge），matlab的mat文件。原始数据有512 x 614 个像素。每个像素记录在范围从380nm到2500nm的224个通道中。光谱分辨率高达9.46nm。由于这个高光谱图像太复杂而无法得到基本事实，因此我们考虑100 x 100像素的子图像。第一像素从原始图像中的第（105,269）像素开始。在移除通道1--3,108-112,154-166和220-224后（由于密集的水蒸气和大气效应），我们保留了198个通道（这是HU分析的常见预处理）。
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[图像处理] 高光谱解混数据集（Samson）

说明： 高光谱解混数据集（Samson），具有156个通道的Matlab 格式数据，原始数据有952x 952像素。每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm 至889nm的波长。光谱分辨率高达3.13 nm。由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。它从原始图像中的第（252,332）像素开始。此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。
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[图像处理] 高光谱解混数据集（Urban）

说明： 高光谱解混数据集（Urban），matlab的mat格式文件，Urban是高光谱分离研究中使用最广泛的高光谱数据之一。有307 x 307像素，每个像素对应 一个2 x 2 平方米的区域。在该图像中，存在210nm波长，范围从400nm到2500nm，光谱分辨率10nm。在通道 1--4,76,87,101-111,136--153和198-210被移除后（由于密集的水蒸气和大气效应），仍保留162个通道
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[图像处理] MATLAB车牌识别系统

说明： 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。
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[图像处理] Srt字幕整体时间调整工具

说明： Srt字幕整体时间调整工具，这个SRT调整时间的工具，仅有整体提前或延迟的功能，很小巧，绿色单文件版。
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