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749673327JPEG可用
- 只有在图像区域非常低的视频信号中才含有高频频谱。因此,在数字视频信号处理,根据频谱分配比特的比特数的因素:包含大量的区域分布较低的频谱信息的比特数含有较高的频谱分配较低量的信息,和图像质量并没有明显的损伤,达到压缩率的目的。然而,所有这些都是为了在低熵(熵)的情况下实现有效的编码。(The coefficients of the DCT domain motion compensation error or the original image information convert into
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- 距离编码又称旅行码或旅行码,是一种属于无损压缩编码的统计编码。 游程编码的基本原理是用连续的符号值或字符串长度替换相同连续值的符号。因此,行程代码被命名为)以便符号的长度小于原始数据的长度。 当对图像数据进行编码时，具有相同灰度值的像素被布置在特定方向上，并且可以被视为连续符号。用字符串替换这些连续符号可以大大减少数据量。行程编码是连续而精确的编码。如果其中一个符号在传输中是错误的,则将影响整个编码序列,从而使中风代码无法恢复到原始数据。(The coefficients of the DC
04897653imagerecgonition
- 图像识别图像复原用于运动图像的复原具有很好的作用，大家可以随意下载，可以应用(mage recognition and image restoration play a good role in motion image restoration. You can download them freely, and you can apply them.)
图像纹理
- 实图像的纹理特征提取，提取出的效果比较好，希望能够绑到有用的同学和人员(Real image texture feature extraction, the effect is better, hoping to be tied to useful classmates and personnel.)
StructureTensor_toolbox
- StructureTensor_toolbox是用来医学细胞方向确定，趋势和走向(Medical cell direction determination)
ImageInpainting-and-SelectiveBlur-master
- 经典的criminisi算法的可视化程序(The MATLAB implementation of inpainting algorithm by A. Criminisi (2004))
first
- 车牌定位 车牌分割 字符识别 正如上面所讲,车牌识别主要分为3个部分,其中第一部分车牌定位,一般采用颜色定位,特征定位等,这方面一堆资料我就不写了.分割一般采用投影法.识别的话方法就比较多了,有模板匹配,bp神经网络,卷积神经网络等.(pan.baidu.com/s/1jIdSuXK)
main
- MATLAB车牌识别代码开源的 Lenet5_EasyPR_D.rar Matlabcp.rar 车牌识别3.rar 是MATLAB的源码，一个学生的毕业设计，做的比较用心(Better code starts with a Pull Request, a living conversation about changes where you can talk through ideas, assign tasks, discuss details, and conduct reviews.)
pcafusion
- image fusion using pca
assignment3
- 数字图像处理的添加高斯噪声或者椒盐噪声以及处理不同的平滑，sobel算子等(Digital image processing adds Gauss noise or salt and pepper noise, and processes different smoothing, Sobel operator and so on.)
zhifangtujunhenghua
- 在opencv和vs2015配置环境中实现多张图像的直方图均衡化处理(In opencv and vs2015 configuration environment, histogram equalization of multiple images is realized.)
fastNLmeans2
- 快速非局部均值，用来消除噪声，效果良好，适合于细节较多的图像(Fast nonlocal means is used to eliminate noise and achieve good results, which is suitable for more detailed images.)