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  1. 基于图像块之间信息冗余的数字图像压缩新技术.pdf

  2. 摘要针对存储空间严格受限条件下的图像存储, 提出了基于图像块之间信息冗余的数字图像压缩新方法。在图像块分类划 分之后直接丢弃信息冗余块, 然后对剩余块进行压缩存储。解压缩时利用边界信号对被丢弃的图像信息进行重建, 从而完整 地再现原图像。大量的实验证明在高倍数压缩条件下该技术能确保压缩后的图像具有更高的主观和客观质量。 关键词块间信息冗余数字图像压缩严格受限的存储空间图像重建主观和客观质量

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-07
    • 文件大小：197632
    • 提供者：sd_junxi

  1. matlab6.5图形图像处理源程序

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-01
    • 文件大小：78848
    • 提供者：yueh5

  1. 基于图像块分类的加权结构相似度.caj

  2. 来自华南理工大学的论文。文中提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度的图像质量评价方法。仅供研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-30
    • 文件大小：531456
    • 提供者：sugar0608

  1. matlab6.5图形图像处理源程序

  2. 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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-21
    • 文件大小：79872
    • 提供者：wxlang2

  1. 基于FPGA的高分辨率图像DCT域增强

  2. 为了提高高分辨率图像的质量．实现快速的图像增强算法，提出在离散余弦变换(DCT)的对比度测度下。通过I'K"I、矩阵中不同频率的系数关系对DCT系数块进行分类。对不同类型的系数块做不同强度的自适应增强算法，并在FPGA 上得到实现。提出的方法在不影响原始图像压缩性能的情况下有效地增强了图像明亮或黑暗区域的细节，同时减少了因图像增强而带来的压缩图像块效应。给出算法原理及在FPGA上的具体实现方法，并给出了实验结果。结果表明，该算法在改善图像主、客观质量方面和运算效率上都能够达到较好的效果。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-10-24
    • 文件大小：407552
    • 提供者：wanda216

  1. 图像块分类

  2. 将一幅图像中每一个图像块进行分类，分为光滑块和非光滑块。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-18
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：yuguotianqing57

  1. 基于kmeans图像块分类

  2. 用matlab自带函数kmeans对一幅图像的8*8图像块分类

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-12-16
    • 文件大小：371
    • 提供者：u013857378

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：900096
    • 提供者：irwin0112

  1. 基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法

  2. 压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38705723

  1. 基于子块颜色直方图的唐卡图像分类

  2. 为了克服基于唐卡的唐卡图像分类方法的缺陷全局颜色直方图，其中不包括颜色空间分布信息。 本文提出了一种基于Thangka的不同图像分类方法提出了子块颜色直方图。 首先，我们将唐卡图像划分为子块， 提取每个图像子块的直方图特征，然后识别并使用直方图相交法对图像进行分类。 我们的实验结果表明该方法比基于全局颜色的方法具有更高的精度直方图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于图像块分类处理的快速单图超分辨率重建

  2. 基于图像块分类处理的快速单图超分辨率重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：931840
    • 提供者：weixin_38516956

  1. 基于图像块相关性分类的加密域可逆数据隐藏

  2. 考虑到不同图像块中像素的重要位(高位)具有不同的相关性,本文提出了一种基于图像块高位相关性分类的加密域可逆数据隐藏算法.在数据嵌入前,对各图像块的高位进行相关性划分,然后根据相关性强弱对加密图像的相应像素执行不同程度的低位(不重要位)取反,以达到减小嵌入失真和提高数据提取正确率的目的.同现有的两个主要方法相比,大量的实验结果表明该算法在保证解密后图像具有相同峰值信噪比的情况下,能有效减小数据提取和图像恢复的错误率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38723516

  1. SiameseNetwork(应用篇3)：孪生网络用于图像块匹配

  2. 提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutionaldescr iptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（largeotherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-crafteddescr iptors，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38739101

  1. SiameseNetwork(应用篇3)：孪生网络用于图像块匹配

  2. 提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutional descr iptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（large otherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-craftedd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38595606

  1. 二维和三维卷积神经网络相结合的CT图像肺结节检测方法

  2. 针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题，提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测，快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域，输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标，根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38689041

  1. 基于卷积神经网络的立体图像舒适度客观评价

  2. 基于卷积神经网络模型，提出一种立体图像舒适度评价方法。该方法无须提前根据特定的任务从图像中人工提取具体的特征，而是模拟人脑处理机制对图像进行层次化的抽象处理，自主提取特征。该方法采用三通道卷积神经网络结构，分别对原始图像进行主成分分析，以及32×32、256×256两种尺度的分块处理得到三条通道的输入数据集，根据输入数据设计每条通道的网络结构。采用两种尺寸分块处理得到不同尺寸的图像块特征信息，采用主成分分析降维处理得到原始图像的整体信息。此外，通过随机丢弃、局部响应归一化等方法提升算法的评价性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38693657

  1. 一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法

  2. 针对深度学习在计算机视觉上的良好表现，提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法，在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等；利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块；使用矫正矩阵矫正了误判图像块，并细分、修复了融合后的图像聚焦与散焦分界区域，得到了融合图像；选取6组多聚焦图像验证了本文算法的有效性。实验结果表明：与其他算法相比, 运用本文算法进行图像融合，能够保存较多的图像原始高频信息,并在互信息、边缘信息保持度、平均梯度和熵等评价指标上取得了较好的表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 一种基于Spark的高光谱遥感图像分类并行化方法

  2. 为了实现大数据量遥感图像的分类，提出了一种Spark平台下高光谱遥感图像稀疏表示分类并行化方法PSCSRC， 首先设计五元组形式的中间数据存储结构，其次在每次迭代中只是将稀疏矩阵中与中间矩阵各分块对应的子矩阵分发到各节点，这就减少了中间数据Shuffle和数据传递的时间消耗。实验结果表明，PSCSRC分类方法与SCSRC分类方法相比，在保证分类精度的同时，执行速度有了明显的提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：857088
    • 提供者：weixin_38711643

  1. 基于混合色彩空间的分块颜色特征提取算法

  2. 颜色特征能够有效地表征图像的颜色分布。但是,现有的颜色特征提取算法基于单一色彩空间,颜色矩作为最常用的全局颜色特征向量,往往会因为忽略图像的空间特征导致检索错误。针对上述不足,提出了一种基于混合色彩空间分块颜色特征提取算法,并将所提取的颜色特征与纹理特征相结合,用于图像的分类识别中。实验结果证明:无论是国画还是普通图像,分类识别过程中,本文算法相比普通的单一色彩空间颜色特征提取算法,其查准率和查全率均得到明显提高,并且图像分块之后,其查准率和查全率还能进一步提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38737980
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