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Textural_defect_detection_based_on_label_co-occurr
- 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力 摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩 阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵
music的各种算法，
- music算法，可用于雷达超分辨成像，提高图像分辨率(music algrithem,It can be used in radar super-resolution imaging to improve image resolution)
PLUG_PLAY
- 一种新的图像恢复算法，包括去噪、修补、超分辨和去模糊。(A new image restoration algorithm, including denoising, patching, super-resolution and deblurring.)
DGI
- 在关联成像中广泛存在的算法，涉及到DGI、GI等算法，这些算法均是线性算法，没有超分辨能力，但是抗造能力比较强，比较通用。(The widely existing algorithms in related imaging involve DGI, GI and other algorithms. These algorithms are linear algorithms without super-resolution, but they have relatively strong ant
NSSR_HSI_SR
- 使用贝塔过程进行联合字典学习进而进行超分辨重建(use beta process joint dictionary learning to image super-resolution)
CVPR08-SR
- 利用稀疏表示原理来进行单幅影像超分辨重建(use sparse representation to single image super resolution)
非相干FPM
- 非相干FPM的四篇文章，对于做生物超分辨的人有很大帮助(Four articles about incoherent FPM are very helpful for people who are biologically super-resolution)
Design Explorer 99 SE
- 波达方向（DOA）估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置（即多个信号到达阵列参考阵元的方向角）。最早的也是最经典的超分辨DOA估计方法是著名的MUSIC方法，MUSIC是多重信号分类（Multiple Signal Classification）的英文缩写。它是由R．O． Schmidt于1979年提出来的，由1986年重新发表的。MUSIC算法利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的DOA．(The basic proble
ai5_pian0807
- 二维MUSIC算法，利用平面阵列实现二维信号超分辨测向(Two - dimensional MUSIC algorithm is used to realize two - dimensional signal superresolution direction using plane array.)
超分辨的MATLAB程序
- SRCNN的学习，十分有用，只需改变你想调试的图片地址(The study of SRCNN.I believe it will help you)
CAPON
- 实现CAPON法和MUSIC法对DOA估计结果的比较(Compasion of performances of DOA estimation using CAPON and MUSIC)
迭代SR
- 使用2幅相位互补的带条纹的低分辨率图片，能重构出一幅该条纹方向提升了两倍分辨率的图(Using 2 complementary striped low resolution images, we can reconstruct a two-fold resolution enhancement super-resolution image at the stripe direction.)
Traditional optical microimaging simulation..m
- 模拟传统远场光学显微成像过程，方便与超分辨成像技术相互比较(The traditional far-field optical microscopic imaging process is simulated to facilitate the comparison with super resolution imaging technology.)
matlab程序
- 全变分去卷积算法的matlab实现； 全变分算法的论文； 全变分实现超分辨；全变分实现图像去噪；全变分实现图像恢复(total variation deconvolution; the paper of TV; super resolution; denoising; image recover)
POCS
- 采用POCS方法进行序列图像的超分辨重构(image reconstruction based on POCS)
115157695POC
- 对于pocs，也就是凸集投影超分辨方法的实现，可以替换实验图像(For pocs, which is the implementation of the convex set projection super-resolution method, the experimental image can be replaced.)
l1_svdmimoradar
- 此函数用于MIMO雷达的超分辨算法，利用凸优化压缩感知算法进行DOA估计，相比于MUSIC等超分辨算法，该算法的分辨性能更好。(this function is used to DOA estimation of MIMO Radar by the ways of compressive sensing, and compared to other DOA estimation algorithm, this algorithm can achieve the better performan