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  1. 实用Python教程——Easy Python精编版.pdf

  2. 自己原创的Python教程，求捧场啦~ 作者：utmhikari 博客原文：https://utmhikari.github.io/categories/Easy-Python/ 语雀：https://www.yuque.com/hikari-zy5c0/easy-python 源代码：https://github.com/utmhikari/Easy_Python第一话: HelloWorld——输入、输出与函数 前言 原文地址 Helloworld,是代码世界的入口。当我们采用 Pytho

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013842501

  1. 传统关联成像、计算鬼成像matlab

  2. 传统关联成像，计算鬼成像原理在程序中实现是一样的，通过设置光源的随机二维光场，积分求光强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：484byte
    • 提供者：weixin_42343811

  1. 通过随机参考测量的条件平均进行非本地成像

  2. 我们通过对参考检测器的随机曝光帧进行条件平均来报告对象的非局部成像，该检测器只能看到来自热光源的自由传播场。 桶形检测器与参考检测器同步，记录通过物镜的相同光束的强度波动。 这些波动根据其相对于平均值的值进行分类，然后对给定波动范围的相应时间段中的参考数据求平均，以生成正图像或负图像。 由于不涉及相关计算，因此这种对应成像技术对我们以前对“鬼影”成像的解释提出了挑战。 与传统的相关成像或压缩传感方案相比，曝光次数和计算时间都大大减少了，同时可见度也大大提高了。 提供了一个简单的统计模型来解释该现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：549kb
    • 提供者：weixin_38515270

  1. 水下推扫式计算鬼成像的方法

  2. 针对水下成像环境中的后向散射问题,开展了推扫式计算鬼成像方法的研究。介绍推扫式计算鬼成像模式,利用行间相关性研究了多行联合压缩感知模型,基于迭代收缩阈值算法提出了模型的求解方法。搭建了水下计算鬼成像实验装置,并在两种不同浑浊度情况下通过实验对比了推扫式计算鬼成像和传统面阵式计算鬼成像的效果,实验结果表明,推扫式计算鬼成像能够有效地降低后向散射的影响。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于数字微镜器件的光子计数对应鬼成像

  2. 提出了一种基于数字微镜器件的光子计数对应鬼成像方案。该方案采用数字微镜器件对光源进行调制，通过时间相关单光子计数技术获取光子计数值，并利用对应鬼成像算法计算目标物体的像。结合鬼成像理论和对应鬼成像理论阐明了光子计数对应鬼成像原理，并通过实验对该方案进行了验证。研究结果表明，该方案能够实现弱光成像。利用该方案可以获得与传统鬼成像效果相当的成像质量，但降低了图像重建过程中的计算量和算法复杂度。此外，该方案略去了阵列探测器对光强分布的测量，利用一个不具有空间分辨率的单光子探测器结合对应鬼成像算法，即可

  3. 所属分类：其它

  1. 探测器大小与散焦对无透镜鬼衍射的影响

  2. 近年来，基于热光场的鬼成像在理论和实验上得到了广泛的关注。研究了探测器尺寸大小以及探测光路距离不相等(即散焦)对无透镜鬼衍射成像的影响。在以前的理论工作基础上，对无透镜鬼衍射成像的强度关联函数做了进一步的分析，发现散焦的效果相当于使物体的透射函数在相位上有一个啁啾调制，而有限大小的探测器则使得无透镜鬼衍射系统等价于一个部分相干成像系统，两者都会引起成像质量的降低。通过计算不同条件下的成像相关度，定量分析了不同参数下的无透镜鬼衍射的成像质量，为具体的实验设计提供定量的帮助。

  3. 所属分类：其它

  1. 鬼成像系统的互信息

  2. 从理论上计算了鬼成像系统的返回信号和目标之间的互信息,利用数值模拟研究了它与系统图像重建质量之间的关系。分析表明，该互信息同时依赖于系统所使用的散斑场和成像目标的类型。结果显示，对于给定类型的目标，存在特定的散斑场使得上述互信息取得极大值，且在同样的采样数条件下，使用该散斑场的鬼成像系统可以获得最佳的图像重建质量。在此基础上提出可以通过最大化互信息来设计、优化鬼成像系统。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于邻域相似度的压缩感知鬼成像

  2. 为了提高压缩感知鬼成像的成像质量以及解决低采样率条件下成像失真度高的问题，提出一种基于邻域相似度的鬼成像(NSGI)方案。邻域相似度体现在图像像素间的关联性，携带关于物体结构的重要信息，在分析压缩鬼成像原理的基础上，利用邻域相似度来评价待探测目标。根据贪婪算法的原理，采用邻域相似度优化图像重构过程，并设置相关度阈值降低计算的复杂度。仿真和实验结果均表明，与传统方法相比，该方案可以在低采样率条件下获得高质量低失真度的图像，有利于推动鬼成像技术的实用化。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于正交化正弦散斑的计算鬼成像

  2. 针对随机散斑图的非正交性所导致的计算鬼成像信噪比低的问题,提出一种基于正交化正弦散斑的计算鬼成像方法。该方法结合矩阵正交特性,将正交的两种倾斜正弦分布图案叠加,以调整频率上限的方式构建出正交化正弦散斑场,并对未知目标进行成像。数值仿真及实验结果表明,与基于高斯散斑图的计算鬼成像相比,本文方法重建的鬼像质量明显提高,其中峰值信噪比增加了4 dB~7 dB,且结构相似性提高了280%。

  3. 所属分类：其它