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针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其
中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该
算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的需要.
,System are directly used in the internal parameters of the camera calibration algorithm, calib
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本文简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下
图像压缩和图像融合的基本方法-This article briefly introduce the wavelet-based image decomposition and reconstruction, on the basis of discussion under the MATLAB language environment image compression and image fusion of
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系统采用的是直接标定摄像机内部参数的算法，算法借助于标定参照物直接计算摄像机的内参数。整个系统是在VC++环境下设
计并实现的，并借助了IPL和OpenCV的帮助，只要输入标定物的图像，系统就可以迅速而又准确地输出摄像机内参数的结果。通过3D
重构实验证明了该系统的有效性。相对于MATLAB实现方式，该系统使用更加方便、快捷。
-System are directly used in the internal parameters of the camera calibration
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针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其
中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该
算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的需要.
-System are directly used in the internal parameters of the camera calibration algorithm, ca
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应用db5小波和 bior4.4小波, 对图象cameraman.tif分别进行2层小波分解和重构-The application db5 wavelet bior4.4 of wavelet image cameraman.tif 2-layer wavelet decomposition and reconstruction
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The code is for denoising using wavelet decomposition and reconstruction。 This is the implementation of paper "Efficient Image Denoising Method Based on a New Adaptive wavelet packet thresholding function"
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The zip file is the tool box of matlab sources for image de-nosing. It contains different waves for image decomposition and reconstruction.
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MATLAB TOOLBOX FOR MEDICAL IMAGE RECONSTRUCTION
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基于MATLAB 的三维超声成像及图像处理的三维超声成基于MATLAB的三维超声成像及图像处理像及图像处理-very funny documnet very funny documnet very funny documnet
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Set of functions performing ct reconstruction tasks like a radon transformation, a simple backprojection, a filtered backprojection using a convolution in the spatial domain, a filtered backprojection using a 2D Fourier transformation, and a filtered
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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