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Anatomy is perhaps the simplest of medical sciences, requiring little more than some curiosity plus careful observation of things as they are.
The new multiple detector computed tomograhpy machines produce a volume data set with the highest ist
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1 绪论
2 数字图像基础
3 空间域图像增强
4 频率域图像增强
5 图像复原
6 彩色图像处理
7 小波变换和多分辨率处理
8 图像压缩
9 形态学图像处理
10 图像分割
11 表示与描述
12 对象识别-1 Introduction 3 2 digital image based on spatial frequency domain image enhancement image enhancement 4 5 6 Color image p
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二进制流读入bmp图像，空间和灰度分辨率的改变-Bmp image read the binary stream, spatial and grayscale resolution change
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实现空间变分辨率的视频跟踪，采用变分辨率与meanshift相结合的方法，来实现对目标的跟踪。-Spatial variable resolution video tracking, the use of variable resolution and the method of combining meanshift to achieve the target tracking.
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灰度图降低空间分辨率和灰度分辨率图像处理，matlab实现-Lower spatial resolution and grayscale resolution grayscale image processing, matlab achieve
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本 文对遥感 图像 的配 准进行 了总结和 归纳,
介 绍 了几种 常见 的图像配 准方 法 ,并根据 高 光谱 图像 和 高空间分 辨率 图像 的特点指 出 了适合 不 同类型遥 感 图像 的配 准 方法-In this paper, remote sensing image registration are summarized and induction, introduces several common image registration methods based on hyp
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bmp文件的读取以及在窗口内显示，同时改变空间分辨率和灰度分辨率-bmp file read and displayed in the window, while changing the spatial resolution and gray scale resolution
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高分影像分割后最大目标提取和图斑大小直方图-maximum target extraction and histogram of
pattern based high spatial resolution image
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本程序用于实现批处理,将多天的MYD11_L2数据（空间分辨率:1km）重采样至25km,以便与AMSRE数据匹配-This program is used to realize the batch, the multi-day MYD11_L2 data (spatial resolution: 1km) resampling to 25km, in order to match the data with AMSRE
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编程实现空间分辨率变化的效果分析，要求对一幅图像分别进行2倍、4倍、8倍和16倍减采样，显示结果图像及其直方图。-Programming effects of changes in the spatial resolution of the analysis required for a picture were two-fold, four-fold, 8-fold and 16-fold reduction sampling, image and histogram displays the
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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
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针对相干信号的DOA估计，对常规Music，空间平滑Music，双向空间平滑Music，传统LSESPRIT，TEOPLITZ-ESPRIT算法进行仿真并比较-DOA Estimation of the most classic super-resolution algorithm MUSIC and ESPRIT algorithm simulation of irrelevant signals estimates for the coherent signals DOA, conventi
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1、用matlab编写采样和量化程序，并对比分析不同空间和幅度分辨率的数字化图像的效果；对比分析自己程序与matlab自带函数的效果；
2、用matlab编写彩色图变灰度图和二值图。-1, using matlab sampling and quantization procedures, and comparative analysis of the effect of different spatial and amplitude resolution digitized image
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智能天线的核心技术之一是波达方向估计,在无线通信中具有重要作用。MUSIC算法是一种经典的DOA估计算法,但因其计算量大、对于相干及小信噪比信号无法分辨等缺陷,故有较多的改进算法被提出。文中研究了求根MUSIC算法、基于空间平滑技术的MUSIC算法、改进MUSIC算法及修正MUSIC算法。通过仿真分析了角度间隔、信噪比、信号相干对改进MUSIC算法分辨率的影响。以上几种改进MUSIC算法进一步发挥了该算法高分辨率的优势,且有利于其在智能天线方面的应用。-One of the core techn
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MUSIC算法[1] 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列
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几篇非常新的遥感图像融合方面的文章
In remote sensing image fusion, preservation of spectral information and enhancement of spatial resolution are key issues. -Very few new remote sensing image fusion in the article In remote sensing image fusion, preservation of sp
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针对不同源高低空间分辨率的遥感数据，融合构建高时空分辨率的遥感数据-For different sources of high and low spatial resolution remote sensing data, high spatial and temporal resolution of the remote sensing data fusion
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从检测的图像质量来看， 文中检测方法的效果是 最 好 的 ， 目 标 与 背 景 的 区 分 度 最 大 ， 其 次 是UGTP-OSP 检测方法 ，效果最差的是 WCM-CEM 检测方法。(A Multilevel Context-Based System for Classificationof Very High Spatial Resolution Images)
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