搜索资源列表
remote-sensing
- 这里为大家提供我们三次实习的源码（内附以报告形式的原理及过程说明） 1、NDVI（归一化植被指数）、DVI（差值植被指数）、RVI（比值植被指数）这三种植被指数典型算法和基于光谱特性的变化检测方法 2、实现Moravec算子（数字影像的点特征提取算法） 3、影像匹配的实质是在两幅（或多幅影像）上识别同名点-Here we provide our three internships source (included in the report in the form of princi
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法： 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ，参考图像 算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)； 2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像； 3)对分块的图像进行与
pipei
- 采用数字图像匹配技术，运用归一化协方差互相关函数，在原图中进行匹配-gital Image matching
cross-correlation-subpixel
- 采用归一化互相关的算法进行图像匹配，经过测试非常有效-Normalized cross-correlation image matching, tested very effective
image-matching-algorithm
- 实现了三种图像匹配算法 1：归一化互相关匹配算法 2：基于Hausdorff距离的图像匹配算法 3：图像不变矩匹配算法-Implements three image matching algorithm 1: normalized cross correlation matching algorithm 2: image matching algorithm based on Hausdorff distance 3: The image matching algorithm invariant
Smith-chart
- 史密夫图表(Smith chart，又称史密斯圆图)是在反射系散平面上标绘有归一化输入阻抗（或导纳）等值圆族的计算图。是一款用于电机与电子工程学的图表，主要用于传输线的阻抗匹配上。该图由三个圆系构成，用以在传输线和某些波导问题中利用图解法求解，以避免繁琐的运算。一条传输线(transmission line)的电阻抗力(impedance)会随其长度而改变，要设计一套匹配(matching)的线路，需要通过不少繁复的计算程序，史密夫图表的特点便是省略一些计算程序。-Smith chart
image-mosaic.doc
- 图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的
NCC
- 运用Hu矩描述图像，并通过归一化互相关算法对其进行匹配，找到最优匹配位置-The use of Hu Moments images and by normalized cross-correlation algorithm to match, to find the best match location
smith_matlabcode
- 自己改编的代码，可以进行基本参量的计算（归一化阻抗和导纳，驻波比、行波系数和反射系数等），鼠标取点绘制并计算相关特性阻抗，计算距离负载d处的输入阻抗，单枝节匹配和双枝节匹配，圆图的绘制、保存图像等。且整个过程可视化~-Own adaptation of code can be calculated basic parameters (normalized impedance and admittance, VSWR, traveling wave and reflection coefficie
xwxjyjyt
- 数据模型归一化，模态振动，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，采用了小波去噪的思想。- Normalized data model, modal vibration, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Including the least squares method, the SVM, neu
eegrcdvd
- 模拟数据分析处理的过程，数据模型归一化，模态振动，Matlab实现界面友好，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，通过matlab代码，matlab开发工具箱中的支持向量机，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- Analog data analysis processing, Normalized data model, modal vibration, Matlab to achieve user-friendly, Including AHP
usjpefbq
- 预报误差法参数辨识-松弛的思想，是本科毕设的题目，通过反复训练模板能有较高的识别率，匹配追踪和正交匹配追踪，数据模型归一化，模态振动，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，多抽样率信号处理。- Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, The title of the commercial is undergradua
thdmvbft
- 数据模型归一化，模态振动，各种kalman滤波器的设计，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，是路径规划的实用方法，通过反复训练模板能有较高的识别率，用MATLAB实现的压缩传感，模拟数据分析处理的过程，ICA（主分量分析）算法和程序。- Normalized data model, modal vibration, Various kalman filter design, Particle image segmentation and matching subroutines themse
xiaoxionggongjuxiang
- 小熊工具箱是由中科院对地观测中心在读博士胡勇将自己写的IDL代码整理而成，包含许多实用功能：相对辐射归一化、矩匹配相对辐射校正、趋势分析、最大值合成、MODIS质量数据转换、批量矢量裁剪、MRT批处理、TVDI、ROI分离器、批量生成缩略图、批量生成影像范围（shp）-Bear toolbox by CAS CEODE PhD Hu Yong will write their own IDL code cleanup is made, it contains many useful featur
qiunun_V1.0
- 三相光伏逆变并网的仿真，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，数据模型归一化，模态振动。- Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, Normalized data model, modal vibration.
fenqeng_v23
- 数据模型归一化，模态振动，匹配追踪和正交匹配追踪，已调制信号计算其普相关密度。- Normalized data model, modal vibration, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Modulated signals to calculate its density Pu-related.
NLmeansfilter
- 非局部均值是一种基于快匹配来确定滤波权值的。即先确定一个块的大小，例如7x7，然后在确定一个搜索区域，例如15x15，在15x15这个搜索区域中的每一个点，计算7x7的窗口与当前滤波点7x7窗口的绝对差值和，然后在计算一个指数函数，所有的搜索点都用指数函数计算出一个权值，当然还有权值的归一化。根据这个权值进行点的滤波操作。-It is a non-local means to determine the filter weight based on fast matching. That is,
fw802
- 数据模型归一化，模态振动，完整的基于HMM的语音识别系统，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Normalized data model, modal vibration, Complete HMM-based speech recognition system, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.
nxrjw
- 包括面积、周长、矩形度、伸长度，数据模型归一化，模态振动，匹配追踪和正交匹配追踪。- Including the area, perimeter, rectangular, elongation, Normalized data model, modal vibration, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit.
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图