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搜索资源列表

  1. CT图像重建的快速卷积反投影算法的优化

  2. 卷积反投影是最重要的一种图像重建算法，此算法简单，重建精度高，重建速度较快，应用最广泛。但是投影数据量巨大，重建时间比较长。根据卷积反投影算法的特点，提出了此算法的快速实现方法，计算机上实现时，重建速度约提高20倍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-10
    • 文件大小：104448
    • 提供者：lijshu

  1. 卷积逆投影实验报告（matlab）

  2. 一、实验目的： 1.熟悉并验证卷积的性质 2.利用卷积生成新的波形，建立波形间的联系 3.验证卷积定理 二、实验内容： 1、用iradon()函数利用滤波后的投影算法来计算逆Radon变换； 2、利用Radon()和iradon()函数构造一个简单图像的投影并重建图像； 3、测试图像是Shepp-Logan的大脑幻影图，利用Phantom()函数可以产生数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-04
    • 文件大小：84992
    • 提供者：zhu32125

  1. 傅里叶变换+卷积（VC程序）

  2. 实现傅里叶变换和卷积计算的VC程序，数字图像处理中经常要用到。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-10-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：xzchxy

  1. matlab卷积计算

  2. 图像卷积计算 图像处理 卷积 卷积计算 matlab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-26
    • 文件大小：502
    • 提供者：renshengxiaoqu

  1. 基于盲去卷积原理的图像复原程序

  2. 基于盲去卷积原理的图像复原程序代码， 露西-理查德森算法属于图像复原中的非线性算法，与维纳滤波这种较为直接的算法不同，该算法使用非线性迭代技术，在计算量、性能方面都有了一定提升。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：11264
    • 提供者：qq_41595809

  1. 反卷积神经网络

  2. 反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolution，有人称Deconvolution layer is a very unfortunate name and should rather be called a transposed convolutional layer. 我们可以知道，在CNN中有con layer与pool layer，con layer进行对图像卷积提取特征，pool layer对图像缩小一半筛选重要特征，对于经典的图

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-28
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lzfzzu

  1. 矩阵的卷积核

  2. 最近在看图像处理，卷积运算这一块也查了很多，但是感觉都写的太复杂，我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程。 假设有一个卷积核h，就一般为3*3的矩阵

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-03
    • 文件大小：25600
    • 提供者：qq_25948717

  1. FFT任意点变换源码(1维,2维图像FFT,图像频域相关,频谱相乘)

  2. 基于C/C++的FFT变换，已在PC端和ARM端进行验证，支持以下特性： 1. 1维任意点FFT变换及反变换 2. 2维（图像）任意点FFT变换及反变换 3. 2维频谱相乘 4. 图像频域相关卷积计算

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-09
    • 文件大小：3072
    • 提供者：jayash

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. matlab开发-argedata的图像相关和卷积

  2. matlab开发-argedata的图像相关和卷积。应用分块卷积方法计算二维和三维图像的自相关和互相关。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法

  2. 基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法For idy=l To n Do 浮点运算能力表现平稳,呈线性态势。 使用共享存備器( shared memory)收集数据 Thread[idx*pitch+]i1 FMi[e(idx, idy)]=( shared double) 4039 result: End for x烂 2.0358 (2)算法结束 1.772 43识别分类算法DCL 识别分类算法DCL如下 (1)Fori1 To nxn do(并行地) 在 Device的共享内存内初始化分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：975872
    • 提供者：suiyu_eran

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：274432
    • 提供者：suiyu_eran

  1. 卷积神经网络概述

  2. 本人小白，学习中有什么问题可以指出 卷积神经网络是什么？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深 度结构的前馈神经网络，是多层感知机（MLP）的变种，本质是一个多层感知机，但由于 其采用了局部连接和权值共享的方式，一方面减少了权值数量使得网络易于优化，另一方 面也降低了模型的复杂度，减少了过拟合的风险。 卷积神经网络在输入图像时，优势表现的更为明显，其可以使图像直接作为网络的输入， 避免了传统识别算法中复杂的特征提取及数据重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：207872
    • 提供者：weixin_38719578

  1. 一文让你彻底了解卷积神经网络

  2. 本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744526

  1. 卷积神经网络CNN总结

  2. 本文来自cnblogs，首先讲解了那卷积神经网络跟它是什么关系呢？以及卷积神经网络的层级结构，过程中的一些问题详细解答。从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglay

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：873472
    • 提供者：weixin_38609128

  1. 解卷积算法对透过散射介质层成像质量的影响

  2. 基于记忆效应的散斑解卷积法是近几年提出的一种可以实现透过散射介质层成像的方法。可用于散斑解卷积法的算法有很多,但具体的对比分析工作却鲜有报道。设计并搭建了基于记忆效应的透过散射层成像的光学系统,对探测到的散斑进行解卷积计算,并重建出对象图像。在重建过程中,分别使用互相关解卷积算法、维纳滤波算法、正则化解卷积算法以及Lucy-Richardson算法进行解卷积计算。对不同算法重建的图像进行了多个图像质量评价指标的计算。综合图像质量和计算时间,发现互相关解卷积算法在透过散射层成像的应用中具有最大优势

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38660327

  1. 基于噪声方差来计算变分图像反卷积的规整化参数

  2. 采用定点迭代进行变分图像恢复并在这个计算框架下提出利用噪声方差选择规整化参数的方法。假定已知观测图像中初始噪声统计特性。为了在反卷积过程中正确地估计噪声的方差，构造一幅纯噪声图像跟实际的观测图像同步进行反卷积计算，并把纯噪声图像的方差作为观测图像中噪声方差的估计值来辅助计算规整化参数。针对规整化的各项异性，提出了能够保持两种噪声同步变化的特殊的规整化项。在能够准确知道迭代过程中图像包含噪声的方差的时候，建立了规整化参数λ与图像噪声方差之间的关系式。实验证明新的算法不但更好地抑制了噪声而且避免了过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38635449

  1. 基于多通道盲反卷积的空间光学遥感器在轨点扩展函数估算

  2. 为了快速、准确地在轨估算空间光学遥感成像系统的点扩展函数(PSF)，提出了基于多通道盲反卷积（MBD）的估算方法，避免了以往方法依赖靶标及时间开销大等缺点。从单幅遥感图像中，提取多幅具有局部一致背景的目标子图像，进行交替最小化的迭代盲反卷积计算。在Intel Core i5-2400 3.1 GHz主频的计算机Matlab软件平台上，使用两幅无噪子图像只需0.4917 s即可达到均方误差百分率为1.1%的PSF估算结果；使用信噪比为45 dB的两幅含噪子图像，其均方误差百分率可达到5.9%。由估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38654855

  1. 一文让你彻底了解卷积神经网络

  2. 本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38686231

  1. 卷积神经网络CNN总结

  2. 本文来自cnblogs，首先讲解了那卷积神经网络跟它是什么关系呢？以及卷积神经网络的层级结构，过程中的一些问题详细解答。从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglay

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：873472
    • 提供者：weixin_38617846
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