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搜索资源列表

  1. 离散余弦变换（DCT）应用方面的论文

  2. DCT域图像边缘的快速提取.pdf MATLAB在数字水印中的应用.pdf MATLAB在数字水印技术研究的应用.pdf 一个面像识别系统的实现.pdf 一种JPEG图像边缘检测算法.pdf 一种人脸识别的新方法.pdf 一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法.pdf 一种基于DCT变换的图像信息隐藏算法.pdf 一种基于DCT变换的数字水印技术.pdf 一种基于DCT域的鲁棒水印算法及其Matlab实现.pdf 一种基于DCT的改进D_LDA人脸识别算法.pdf 一种基于DCT的鲁棒性数字水印算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：csstu

  1. 嵌入式系统上基于近红外图像的人脸识别研究

  2. 一篇相当不错的人脸识别的论文，写的还是相当详细。需要cajviewer阅读器阅读。仅供学习参阅、切勿抄袭！ 摘要目录 第1章绪论 1.1研究背景及意义 1.2人脸识别的发展及分类 1.3主要工作和论文组织结构 第2章相关研究工作 2.1人脸图像成像原理 2.1.1光谱分析 2.1.2人脸图像的成像模型 2.2人脸图像预处理 2.2.1图像的几何运算 2.2.2几何归一化 2.2.3图像增强 2.3常用人脸特征提取 2.3.IK一L变换 2.3.2Haar特征 2.3.3小波变换 2.3.4LB

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-06-05
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：qqwbqwb

  1. 合成孔径雷达图像理解与应用pdf电子档

  2. 第1章 绪论 1.1 合成孔径雷达概况 1.2 发展历程 1.2.1 国外SAR发展历程 1.2.2 我国SAR发展历程 1.3 发展趋势 1.4 主要应用 1.4.1 军事领域 1.4.2 民用领域 1.5 内容安排 第2章 合成孔径雷达 2.1 概述 2.2 SAR成像基本原理 2.2.1 距离向分辨率与脉冲压缩技术 2.2.2 方位向分辨率与合成孔径原理 2.2.3 点目标信号回波模型 2.2.4 SAR成像处理与算法 2.3 SAR成像的几何特性 2.3.1 斜距图像的比例失真 2.3

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-29
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：zhangquan2015

  1. 基于主成分分析的图像编码的实现

  2. 基于主成分分析的图像编码的实现，杨娜娜，邓义，主成分分析法(PCA)作为一种数据分析方法，主要应用于对数据降维及去相关处理，用来揭示大量数中所隐含的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：935kb
    • 提供者：weixin_38687648

  1. 基于多维特征联合学习的图像哈希

  2. 针对计算机视觉中的图像检索问题，基于主成分分析（PCA）和卷积滤波，提出了一种通过联合学习多维特征实现的新型图像哈希算法。 第一步，为了获得卷积滤波器，从由补丁构成的矩阵中学习PCA特征向量，这些补丁是从数据库中所有原始图像中随机抽取的。 接下来，为了获得原始图像的多维特征表达，将原始图像卷积滤波成与过滤器序列相对应的几组。 然后，分别由传统的哈希算子在每个维度上学习哈希投影矩阵和二进制编码。 最后，通过将分组二进制编码合并在一起，获得了我们的联合学习模型的哈希码。 进行了大量实验以验证算法的有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：889kb
    • 提供者：weixin_38685876

  1. 一种基于主元分析和整数小波变换的超光谱图像压缩新方法

  2. 提出一种基于保留最佳主成分的主元分析法(PCA)和整数小波变换相结合的超光谱图像压缩新方法, PCA能够有效地消除超光谱图像的谱间相关性, 而整数小波变换在去除空间相关性方面具有长处。对超光谱图像的空间进行等份分割, 进行PCA和小波变换编码, 能够有效地减少运行时间, 通过建立压缩比与保留主成分(PC)个数之间的非线性关系模型, 快速求出任意压缩比下保留PC的最佳个数。通过对AVIRIS光谱成像仪和研制的超光谱成像仪的光谱图像压缩分析表明, 这种改进的主元分析和整数小波变换相结合的算法在压缩效

  3. 所属分类：其它

  1. 改进PCA-SIFT 算法的立体匹配系统

  2. 针对双目视觉测量中的立体匹配问题，提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法相结合的双目视觉立体匹配新方法。该系统以GSI 编码点为特征点，利用双目相机对以散斑为背景的编码标识板进行成像，利用PCA 算法与SIFT 算法结合的新算法对采集的图像进行特征提取与匹配解算。可实现对GSI 编码点特征的准确提取和立体匹配,并测量出不同位姿下特征点之间的精确位移。实验验证部分引入GSI 编码技术并在行程为1000 mm×1000 mm 二维高精度平移台上进行，实际测得位移

  3. 所属分类：其它