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  1. 清华山维平面平差先验值

  2. 清华山维平面平差先验值设置 PDF文档 1. 方向中误差: 一般为测角中误差的1/sqrt(2)=0.707倍。可按相应的等级套算。如对四等网，方向中误差＝0.707×2.4″＝1.7″。输入为0.00017 2. 边长中误差: 由固定误差和比例误差组成。对激光测距仪，一般取其标称精度值或经验值。对钢尺量距，一般取经验值。 $ 注意: 边长比例误差以百万分之一(PPM)为单位。如：钢尺导线的丈量精度为1/5000＝200(PPM)，则比例误差为200PPM。 边长的权=((0类方向中误差)/(

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-05
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：cuiyunlai

  1. haze removal 去雾 defrog 暗原色先验

  2. 按照dark channel prior暗原色先验写的 图像去雾的小程序，因为把算法做了一些改动，所以速度还可以，效果也还行-dark channel prior haze removal

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-10-30
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：mountainkingai

  1. 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法

  2. 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 蒋建国 侯天峰 齐美彬

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ccshuai

  1. 基于暗原色先验的单一图像去雾方法

  2. 何恺明在09年CVPR会议上发表文章——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术 的中文版！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-17
    • 文件大小：198kb
    • 提供者：ccshuai

  1. 基于暗原色先验的单一图像去雾方法

  2. 基于暗原色先验的单一图像去雾方法，使用openCV实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-28
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：faken93

  1. 基于暗原色先验的单一图像去雾方法

  2. 由何恺明教授发布的基于暗原色先验的单一图像去雾方法论文的中文翻译

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-09
    • 文件大小：210kb
    • 提供者：xuanxielongbing

  1. C++模拟Apriori算法（先验算法）

  2. 使用C++模拟Apriori算法（先验算法），写的还是比较清楚的

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-12-01
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u013400504

  1. 基于先验知识和数据的同化方法

  2. 基于先验知识和数据的同化方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-14
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fanxingrong

  1. 用暗通道先验实现图像去雾

  2. 用暗通道先验实现图像去雾，darkchannel，基于透射率大气光，暗通道、

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-03-15
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：m0_38143156

  1. 基于先验形状约束的主动轮廓模型

  2. 基于先验形状约束的主动轮廓模型的代码，能够基于已知的形状约束更好滴分割图像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：qq_24599599

  1. 基于暗原色先验的图像快速去雾.pdf

  2. 基于暗原色先验的图像快速去雾.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于暗原色先验的煤矿井下退化图像复原算法

  2. 针对煤矿井下因水雾和煤尘散射作用引起的图像退化问题,结合煤矿井下无线多媒体节点采集的图像特点,提出一种正则化拉普拉斯矩阵的暗原色先验去雾尘模型。根据暗原色先验理论对来自煤矿井下无雾图像数据库进行统计,建立了煤矿井下图像成像的物理模型,利用该模型估算介质传播函数和井下光线照度,再由去雾尘模型复原得到清晰化的图像。试验结果表明,该算法有效恢复了场景的对比度,明显提高了图像的视见度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_38747978

  1. 基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术

  2. 针对现有煤矿井下图像模糊增强算法不能应对井下浓雾情况且处理后的图像较模糊的问题,提出一种基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术,通过线性模糊化函数来达到图像增强的目的,并使用暗原色先验理论来增强图像的对比度,同时去雾尘。实验结果表明,基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术可提高煤矿井下图像的可视性,同时明显增强图像的对比度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：488kb
    • 提供者：weixin_38640117

  1. 先验信息对GPS单历元变形解算的影响

  2. 单历元变形解算存在很多先验信息,文中将单历元变形解算的每一次解算结果作为下一次解算的先验信息,采用新的解算模型对单历元变形量进行解算,并用数据进行了验证,证明了先验信息会使计算结果更加接近真值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38590790

  1. 利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法_张云刚.pdf

  2. 随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用. 车牌识别系统包含三个部分: 车牌定位、字符分割和字 符识别. 车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤. 车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔 符影响、车牌旋转、光照不均等问题. 这些问题容易造成分割不准确, 甚至分割错误. 针对这些问题, 该文提出了一 种先分段,再利用 Hough 变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法,同时提出目标增强 的预处理方法

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_44250949

  1. 基于暗通道先验的图像去雾算法.zip

  2. 基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，内有代码，论文，及测试图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：xjysj

  1. NLL精度下BFKL阶梯的解析结构和先验权重

  2. 我们以接近对数的精确度（NLLA）研究了BFKL阶梯的一些分析性质。 我们使用Chirilli和Kovchegov的过程来构造NLO本征函数，并且我们证明BFKL阶梯可以根据Schnetz最近引入的某些广义单值多重对数在耦合中逐级评估。 我们开发了在任何循环顺序下评估BFKL阶梯的技术，并且我们给出了多达五个循环的显式结果。 利用定义NLO BFKL特征值的物质含量的自由度，我们获得了NLLA动量空间中BFKL阶梯具有最大先验权重的条件。 我们观察到，与矩量空间不同，在N $$ \ mathca

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：811kb
    • 提供者：weixin_38657984

  1. 基于暗原色先验的图像去尘算法

  2. 基于暗原色先验的图像去尘算法，郝亚强，刘丹丹，在煤矿井下工作环境的影响下，采集到的图像清晰度低，成像效果不佳。针对图像的严重退化问题，采用改进的基于暗原色先验的去尘算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：522kb
    • 提供者：weixin_38748769

  1. 具有先验信息的地面三维激光扫描地形测量数据去噪算法

  2. 具有先验信息的地面三维激光扫描地形测量数据去噪算法，唐瑞林，吴侃，为了防止三维激光扫描数据中的噪声对实景重构造成扭曲，基于消噪的相关理论与现有方法，本文提出了三种具有先验信息的去噪算法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38727694

  1. 遥感反演中先验知识空间传播模式及验证

  2. 遥感反演中先验知识空间传播模式及验证，屈永华，王锦地，遥感地表参数反演面临的一个难题是遥感数据提供的信息不能完全支持参数反演，在遥感反演中引入先验知识来弥补遥感数据的信息不足

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：342kb
    • 提供者：weixin_38548507
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