资源列表
RadiometricProcessing_RemoteSensing
- 图像渐晕修复，曝光补偿，图像融合，渐晕函数，渐晕模拟-Image restoration vignetting, exposure compensation, image fusion, vignetting function, vignetting simulation
the-matlab-of-data-processing
- 数字信号处理的matlab实现，包括滤波，小波，fft，sfft等-matlab of data processing like fft,sfft,wavelet and so on
Debug
- 程序调试方法，查找debug所在,精品文档，共享一下-code Debug
image-matching--
- 首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
sift-
- SIFT算法的基础知识，从为什么，到怎么想的，到具体怎么实现，一点改进方向-SIFT algorithm basics, from why to how to think, how to achieve specific, a little direction for improvement
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
image-matching-
- 针对 １２８ 维 ＳＩＦＴ 特 征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法相比，在保 证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低 １０％～２０％ ， 对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低 ５％． -For 128-dimensi
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
PID
- PID相关的一些算法和讲解，希望有帮助。-some PID calculator and express
cSharpForeach
- 关于C#中重要的一种语法，foreach用法-About important one in C# syntax, foreach usage
CPP_Primer
- C++_Primer 的一些读书笔记和实例，希望对一些新手有帮助-C++_Primer some reading notes and examples, hoping for some help novice
Electronic-locks
- 基于51单片机的电子密码锁设计，完整的文档。-Based on 51 single-chip electronic code lock design, complete documentation.