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数字信号处理c语言程序集
目录 1.1均匀分布的随机数 第一章 数字信号的产生 1.2正态分布的随机数 1.3指数分布的随机数 1.4拉普拉斯(Laplace)分布的随机数 1.5瑞利(Rayleigh)分布的随机数 1.6对数正态分布的随机数 第一篇 常用数字信号的产生 1.7柯西(Cauchy)分布的随机数 1.8韦伯(Weibull)分布的随机数 1.9爱尔朗(Erlang)分布的随机数 1.10贝努里(Bernoulli)分布的随机数 1.11贝努里—高斯分布的随机数 1.12二项式分布的随机数 1.13泊 松
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-03
文件大小:9mb
提供者:
tianzhu131
老师布置的数字图像处理实验 c#(主要参考c#数字图像算法典型实例)
《图像处理与计算机视觉》课程简介 本课程是计算机专业研究生教学的“图象处理与计算机视觉”专业选修课程的配套实验课程,是以计算机专业研究生为教学对象,强调理论和上机实践相结合的一门课程。重点培养学生的编程实践和动手能力。 该课程将《图象处理与计算机视觉》课与VC++、Matlab等软件开发环境结合起来,实现图像处理的各种基本算法:图像变换、图像增强等。 该课程的主要实践上机内容包括如下几大部分: 1、 Matlab工具箱的使用 2、 BMP文件结构分析与可视化编程 3、 二维Fourier变换
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-11
文件大小:521kb
提供者:
sleeppower
数字逻辑设计综合内测版
数字逻辑综合内测版 包含数字系统设计里锐积、相容等运算的程序
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-07-16
文件大小:399kb
提供者:
weydf5u
java 滤镜效果等的很好的例子
含有卷积滤镜处理示例,加强边缘,锐化,模糊,浮雕等
所属分类:
Java
发布日期:2009-07-20
文件大小:6kb
提供者:
pcmaac112
matlab6.5图形图像处理源程序
matlab6.5图形图像处理源程序 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB 控制语句 1
所属分类:
其它
发布日期:2009-11-01
文件大小:77kb
提供者:
yueh5
DSP原理与应用实验指导书
目 录 一.CCS 软件应用实验 实验1.1 : Code Composer Studio 入门 实验1.2 : 编写一个以C 语言为基础的DSP 程序 实验1.3:编写一个以汇编(ASM)语言为基础的DSP 程序 实验1.4 :编写一个汇编和C 混合的DSP 程序 二.基于DSP 芯片的实验 实验2.1: DSP 数据存取实验 三.基于DSP 系统的实验 实验3.1 :指示灯实验 实验3.2 :拨码开关控制实验 实验3.3 :DSP 的定时器 实验3.4 :外中断 实验3.5 :单路,多路模
所属分类:
硬件开发
发布日期:2009-11-14
文件大小:138kb
提供者:
Neverc
C#数字图像处理教程
C#数字图像处理教程 位图操作 灰度直方图 图像分辨率变换 锐化 平滑 卷积
所属分类:
C#
发布日期:2009-12-18
文件大小:8mb
提供者:
struking
matlab6.5图形图象处理源程序
第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB 控制语句 1.2.10 其它控制语句 1.2.11
所属分类:
其它
发布日期:2010-02-19
文件大小:96kb
提供者:
rainy269
利用Java SE6.0实现图像卷积滤镜
在图像处理软件中,对图像进行卷积滤镜处理是比较流行的,可以使得图像产生出意想不到的效果,例如浮雕、锐化、模糊等。文中详细介绍了如何利用Java SE6.0来实现这些功能。通过结合实际案例,讲解图像处理的编程和一些技巧。
所属分类:
Java
发布日期:2010-05-31
文件大小:355kb
提供者:
zwr8749
ImageProcess
这是一个很好的图像处理程序,fft变换,dct变换,walh变换等,卷积,平滑,锐化,边缘增强,边缘检测等
所属分类:
C++
发布日期:2010-06-01
文件大小:11mb
提供者:
love949751zlzl
image processing source code for Matlab常用图像处理源码合集
ch2_1_1:查看直方图(§2.1.3) ch2_2_1:显示图像(§2.2.2) ch2_3_1:添加颜色条(§2.3.1) ch2_3_2:图像的单帧显示(§2.3.2) ch2_3_3:图像的多帧显示(§2.3.2) ch2_3_4:图像的动画显示(§2.3.2) ch2_3_5:灰度图像的动画显示(§2.3.2) ch2_3_6:纹理映射(§2.3.3) ch2_3_7:一个图形窗口中同时显示2幅图像(§2.3.4) ch3_1_1:嵌套使用图像代数函数(§3.1.1) ch3_1_
所属分类:
其它
发布日期:2010-09-04
文件大小:36kb
提供者:
marshallcp
MATLAB图形图像处理
第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB 控制语句 1.2.10 其它控制语句 1.2.11
所属分类:
其它
发布日期:2011-01-03
文件大小:6mb
提供者:
wangmingyuevs
图像空域滤波实验指导及代码
要实现的均值滤波和拉普拉斯锐化都属于线性滤波处理,均可以用相应模板与图像作卷积来实现,因此实验内容a)、b)的实现基本上是一样的,只是模板不同,也就是函数中的一些参数(模板大小和系数)不同。 实现中的一个问题是当模板中心位于图像边界时怎么处理,即模板有部分在图像之外时,在本实验里用最简单的处理方式:对模板有部分在图像之外时对当前中心像素不进行处理,即只对内部像素滤波。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-05-25
文件大小:91kb
提供者:
Glorialeung50
数字系统自动化matlab
数字系统自动化:锐积、星积、广义星积的matlab编程
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-28
文件大小:2kb
提供者:
zzy199110315271
基于MFC的数字图像处理
用最简单的技术来实现图像的简单处理。//卷积算法 for (int m=1;m<511;m++) { for (int n=1;n<511;n++) { qData[m*512+n]=0*pData[(m-1)*512+n-1]+1*pData[m*512+n-1]+0*pData[(m+1)*512+n-1] +1*pData[(m-1)*512+n]-4*pData[m*512+n]+1*pData[(m+1)*512+n] +0*pData[(m-1)*512+n+1]+1*
所属分类:
C++
发布日期:2013-11-06
文件大小:15mb
提供者:
dingdingdangdang_123
USM算法锐化图像 拉普拉斯算法处理图像 边缘检测 MATLAB
使用USM算法锐化图像的MATLAB程序,使用了模板相乘卷积的原理,其中更改模板便可以更改算法,比如使用拉普拉斯锐化模板便就改造成了拉普拉斯滤波,可改造性及移植性较好,注释较多,适合初学者。
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-05-22
文件大小:844byte
提供者:
a386115360
改进的基于卷积神经网络的图像超分辨率算法
针对现有的基于卷积神经网络的图像超分辨率算法参数较多、计算量较大、训练时间较长、图像纹理模糊等 问题,结合现有的图像分类网络模型和视觉识别算法对其提出了改进。在原有的三层卷积神经网络中,调整卷积 核大小,减少参数;加入池化层,降低维度,减少计算复杂度;提高学习率和输入子块的尺寸,减少训练消耗的时间; 扩大图像训练库,使训练库提供的特征更加广泛和全面。实验结果表明,改进算法生成的网络模型取得了更佳的 超分辨率结果,主观视觉效果和客观评价指标明显改善,图像清晰度和边缘锐度明显提高。
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-08-30
文件大小:3mb
提供者:
czzc1990
泛锐化的多尺度密集深度学习方法
Pansharpening的目的是通过融合较低分辨率多光谱(LRMS)图像中的光谱信息和相应的高分辨率全色(PAN)图像中的空间信息来产生高分辨率多光谱(HRMS)图像。 在这项工作中,我们提出了一种基于多尺度密集深度学习的泛锐化方法。 遵循端到端的学习架构,提出的深度神经网络包含三个模块:1)使用并行多尺度卷积层提取PAN图像的多尺度特征; 2)采用全局标识分支结构保存频谱结构; 3)集成了一个密集的学习块,以提高频谱空间的表达能力。 与其他最新方法相比,我们提出的方法获得的实验结果在可视化和
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:359kb
提供者:
weixin_38659812
PointCNN:PointCNN:X转换点上的卷积(NeurIPS 2018)-源码
PointCNN:X变换点上的卷积 由,步锐,孙明超,吴伟,辛欣han和。 介绍 PointCNN是用于从点云进行特征学习的简单通用框架,它刷新了点云处理中的五个基准记录(截至2018年1月23日),包括: ModelNet40的分类精度( 91.7% ,仅具有1024个输入点) ScanNet上的分类准确性( 77.9% ) ShapeNet零件上的细分零件平均IoU( 86.13% ) S3DIS上的平均IoU分割( 65.39% ) ScanNet上每个体素标签的准确性( 85.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:145kb
提供者:
weixin_42138376
基于优化卷积神经网络的图像超分辨率重建
与以往两类单帧图像的超分辨率重建方法相比,卷积神经网络超分辨率(SRCNN)技术以其端对端的映射架构大幅提高了运行效率与复原精准度,然而网络的层数限制以及收敛性能使得部分图像的恢复效果不及基于样例的重建方法。针对网络优化问题,提出了一种将粒子群优化(PSO)算法与SRCNN相结合的方法,利用PSO算法对网络权重进行初始化,同时结合梯度下降(GD)算法对权值进行修正,使得PSO算法的全局搜索能力与GD算法的局部寻优能力相融合。分别对set5、set14数据集和雾霾天气下模糊图片进行对比实验,结果表
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:12mb
提供者:
weixin_38716563
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