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  1. 红外与可见光图像的变分增强融合算法研究

  2. 提出了一种基于变分法和梯度增强的红外与可见光图像融合算法。首先对红外与可见光的梯度特征进行自适应加权融合，得到初始融合梯度场；其次构建梯度特征增强模型，获得融合图像增强的梯度场；最后通过变分法将融合问题转换为最优化问题，得到最接近增强后梯度场的融合图像。实验结果表明，相比基于多分辨率框架下进行融合的拉普拉斯分解、小波变换及常见的基于变分的融合算法，所提出的算法得到的融合图像梯度特征最大，视觉效果最好，证明了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：558080
    • 提供者：weixin_38693311

  1. 角膜地形图仪中实时图像检测

  2. 为实现角膜地形图仪中实时图像检测, 找到一种图像清晰度评价函数对实时角膜图像进行快速、稳定、精确的判别至关重要。基于角膜地形图仪中光学成像系统, 分析系统离焦对图像清晰度的影响, 并提出一种关于图像清晰度的评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数, 通过霍夫圆变换及亚像素边缘检测来确定图像的中心点, 并采用Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测方法根据中心点找出最清晰边缘, 从而实时获得最清晰的角膜图像。实验表明, 该方法具有很好的稳定性和抗噪性, 能够准确、有效地评价

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38660731

  1. 一种自适应区域融合规则多聚焦图像融合算法

  2. 针对离散小波变换多聚焦图像融合算法中对低频分量融合处理存在缺陷而导致图像的边缘失真及图像模糊等问题, 提出了一种自适应区域融合规则多聚焦图像融合算法。首先将源图像进行小波分解, 得到低频系数和高频系数, 然后将代表近似信息的低频系数采用改进空间频率进行阈值处理, 将代表细节信息的高频系数采用改进的梯度与改进的拉普拉斯能量和高频融合规则处理, 最后对处理后的高频系数和低频系数进行小波重构。实验结果表明: 本文算法与传统的融合方法相比, 在主观上, 图像轮廓信息和边缘信息保留更多, 融合效果更好;

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38557757

  1. 基于阿基米德Copula和拉丁超立方采样的概率最优潮流计算

  2. 提出一种考虑随机变量相关性的概率最优潮流算法。选用广义lambda分布拟合最优潮流模型中的随机变量，建立逆累积分布函数；基于Clayton、Gumbel、Frank、Joe生成元，构筑4种部分嵌套式阿基米德 Copula模型对随机变量的相关性结构建模；选取Kendall秩相关系数描述随机变量的相关性，采用相关系数匹配法求取Copula模型的参数；基于生成元的拉普拉斯逆变换，将阿基米德 Copula与拉丁超立方采样相结合，生成相关的随机样本用于概率最优潮流计算。对某地区10个风电场风速样本的建模和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747566

  1. Computer-Vision-Video-Lectures:精选的免费，高质量，大学水平的课程列表，并提供与计算机视觉领域有关的视频讲座-源码

  2. 计算机视觉视频讲座 免费，高质量，大学水平课程的精选清单，其中包含与计算机视觉领域相关的视频讲座。 信号处理 信号与系统6.003（MIT），Dennis Freeman教授 信号和系统6.003涵盖了信号和系统分析的基础知识，着重于离散时间和连续时间信号的表示（奇异函数，复指数和几何，傅立叶表示，拉普拉斯和Z变换，采样）以及线性，时间表示-不变系统（差和微分方程，框图，系统功能，极点和零点，卷积，脉冲和阶跃响应，频率响应）。 应用广泛地来自工程和物理领域，包括反馈和控制，通信和信号处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42146230

  1. 基于Shearlet的泊松噪声自适应降噪方法

  2. 目的：为了照顾患者，我们研究了一种新的降噪方法，可从降级图像中去除泊松噪声，以改善低剂量CT图像的图像质量。 方法：我们首先通过基于剪切波的多重方差稳定变换（SMVST）将泊松噪声转换为近似高斯噪声。 其次，基于相邻的小波系数的相关性，通过自适应去噪方法找到非噪声的小波系数的位置。 其中，假设图像的小波系数遵循拉普拉斯先验分布，并且通过MAP估计（最大后验估计）获得非噪声系数的位置。 最后，使用基于混合梯度下降（HGD）的迭代方案，根据非噪声系数的位置估计降噪后的图像。 主要贡献在于将基于相邻小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38706100

  1. deft-源码

  2. DEFT：具有傅立叶变换的数据 DEFT是一个C ++库，为三维网格上的数据提供基于傅里叶变换的工具，包括 在晶格上重复的函数之和； 使用傅立叶变换进行插值和滤波； 用傅立叶变换计算的各种导数（梯度，拉普拉斯算子等）。 DEFT包含一个python包装器。有关示例应用程序，请参见 示例： ； 示例： ； 示例： 。 DEFT （当前）具有几个依赖项： ，“西方最快的傅立叶变换”。 DEFT正在进行中。 安装说明 编译： cmake -H. -Bbuild cd build make

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：160768
    • 提供者：weixin_42173205
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