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关于二维小波变换的程序 [精华]
说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用FFT实现快速运算，难点就在重构矩阵上。若用矩阵概念明确，一个
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使用双线性插值和三次卷积法对图象进行扩大两倍的处理，存储于一个dat文件中-use bilinear and cubic convolution interpolation method of image expanded twice the processing, storing in a paper dat
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本MATLAB程序 用MATLAB 来实现图像的匹配 用高斯卷积 来寻找 关键点 ,再利用关键点处的特征向量 通过向量的匹配 来实现图像的配准-The MATLAB program using MATLAB to achieve matching image convolution with a Gaussian to find the key, then use the key points of the feature vector by vector matching to achieve
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图形算法合集4：快速线性插值、半色调技术、使用lookup查找表的快速卷积、Nurbs曲面三角化等等。-Graphical Collection 4: rapid linear interpolation, halftoning techniques, the use of look-up table lookup fast convolution, Nurbs surface triangulation and so on.
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采用OpenMp优化过的卷积函数，速度提升很多。-Optimized use of OpenMP convolution function, raise a lot of speed.
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是scilab的源程序，是一维的haar小波变换和一维的daubechies小波变换。已经调试过，可以使用。里面还附有卷积的源代码。-Is the scilab source is one-dimensional haar wavelet transform and one-dimensional wavelet transform daubechies. Have been debug, you can use. There was also accompanied by convolutio
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基于vc6.0实现fft与卷积的方法，本例经过测试，绝对好用-Fft-based implementation vc6.0 and convolution methods tested in this case, the absolute ease of use
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Canny进行边缘检测，得到图像的边缘，然后sobel算子对图像边缘进行卷积，然后用Hough变换进行直线提取。-Canny edge detection to obtain the edge image, and then sobel edge operator for convolution, and then use the Hough transform for straight line extraction.
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在灰度图像的几何变换中，使用了邻近插值，线性插值，以及立方卷积插值。其中还包括图像的旋转、缩放等。-In the gray image of the geometric transformation, the use of the adjacent interpolation, linear interpolation, and cubic convolution interpolation. It also includes image rotation, zooming.
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Canny 算子 是一个具有滤波、增强和检测的多阶段的优化算子。在进行处理前，Canny
算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声( 即用高斯平滑滤波器与图像作卷积) 。-Canny operator is a filtering, enhancement and optimization of multi-stage detection operator. Before treatment, Canny operator first use Gaussian smoothing fi
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对三维图像进行求导的一个程序，利用高斯卷积后对图像求导相当于对高斯函数求导的性质。是用itk库写的一个通用模板类，里面还有例子。-Computation of local image derivatives is an important operation in many image processing tasks that
involve feature detection and extraction, such as edges, corners or more complicat
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CONVOLVE2可以用于任何CONV2使用，采取同样的参数并返回一个小的公差范围内同样结果。加速计算是通过使用面膜中的奇异值分解，表示为外产品总结一下。这些都可以有效地计算与行和列向量的卷积。 CONV2是用来从事这项运动。
可分面具是一个特殊情况，并受CONVOLVE2处理多达FILTER2一样。许多不属于其他口罩可分低等级（如Gabor函数口罩），并更有效地处理CONVOLVE2。
该功能也将计算出降秩逼近一个给定的面具如果需要的话，将使用此是否会加速计算。一个额外
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最主要的是采用卷积核来进行图像的低通滤波，进行平滑处理。-Most important is the use of convolution kernels to the image of the low-pass filtering, smoothing.
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分析了如何創建一個簡單的7x7濾波器的OpenCL是適用於所有的GPU。本案例研究將著眼於提高卷積卷積時的性能與小圖像內核，一般來說，基於 FFT卷積更快的30x30內核及以後 [1]，但實際上它的使用不常見的大窗口大小。
.我們將首先實現卷積圖像，然後使用改進的濾波器性能通過使用__constant OpenCL的內存和緩存圖像信息在__local空間。 -Analysis of how to create a simple 7x7 filter is applied to all Ope
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运用插值算法对图像进行变形，包括邻近插值、双线性插值、三次卷积插值。使用了cximage类对jpeg类型图片的处理。有详细说明文档。-Use of the interpolation algorithm for image deformation, including the neighboring interpolation, bilinear interpolation, cubic convolution. Cximage class jpeg type of picture proces
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matlab中图像卷积和自相关函数的演示和解释，这两个函数在使用时有很多技巧需要注意。-demonstrated and explained matlab image convolution and autocorrelation function, these two functions have a lot of skills in the use of note.
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使用MATLAB进行卷积实现周期延拓，并显示结果。-Use of MATLAB continuation convolution operation cycle, and display the results
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SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点,而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现,Lindeberg等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核-SIFT algorithm is to find the key points on the different scales of space and capture scale space requires the use of a Gaussian blur to achieve, Lindeberg, who has proved a G
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提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
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CN24是一个完整的语义分割框架充分利用卷积网络。它支持多种平台（Linux，MAC OS X和Windows）和库（OpenCL，英特尔，AMD aCML……）同时提供免费的参考实现的依赖。软件开发的计算机视觉组和在耶那大学。(CN24 is a complete semantic segmentation framework that makes full use of the convolution network. It supports a variety of platforms (
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