33基于MATLAB的對(duì)RGB圖像實(shí)現(xiàn)中值濾波，均值濾波，維納濾波。 
基于MATLAB的對(duì)RGB圖像實(shí)現(xiàn)中值濾波，均值濾波，維納濾波。程序已通過調(diào)試，可直接運(yùn)行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
非局部均值濾波和MATLAB程序詳解視頻算法及其保留圖形細(xì)節(jié)應(yīng)用 
、NLM16_1圖像的單項(xiàng)因素?cái)?shù)值指標(biāo)均值標(biāo)準(zhǔn)差熵圖及其含義和MATLAB程序編程之一（26分鐘，有程序）21、NLM16_2圖像的單項(xiàng)因素?cái)?shù)值指標(biāo)梯度頻率分布圖及其含義和MATLAB程序編程之二（23分鐘，有程序）22、NLM17_1圖像處理中的均方誤差峰值信噪比等4個(gè)數(shù)值指標(biāo)及其含義和MATLAB程序編程之一（24分鐘，有程序）23、NLM17_2圖像處理中的相關(guān)系數(shù)噪聲2差結(jié)構(gòu)相似性等
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鄭一 ??? 8年前
MATLAB GUI界面實(shí)現(xiàn)圖像二值化處理的實(shí)時(shí)顯示 
MATLAB GUI界面實(shí)現(xiàn)圖像二值化處理的實(shí)時(shí)顯示參考彭軍大神的《一個(gè)實(shí)例搞定MATLAB界面編程》——matlab-gui界面編程入門教程GUI界面是采用一個(gè)滑塊來調(diào)整彩色變黑白的程度。
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龍飛宇 ??? 3年前
基于matlab機(jī)器學(xué)習(xí)圖像處理的傳統(tǒng)模擬儀表數(shù)字讀取系統(tǒng) 
圖像濾波：結(jié)合高斯濾波和中值濾波來去除圖像中的高斯噪聲和椒鹽噪聲，保留圖像特征的同時(shí)減少噪聲干擾。 邊緣檢測：用Canny邊緣檢測算法來識(shí)別圖像中的邊緣點(diǎn)，該算法通過多階段處理，包括梯度計(jì)算、非極大值抑制和雙閾值邊緣連接，以準(zhǔn)確提取圖像中的邊緣特征。
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320科技工作室 ??? 1年前
粒子濾波PF及MATLAB程序詳解視頻和輔助及正則粒子濾波RPF實(shí)時(shí)跟蹤 
23、PF23_1.圖像人物跟蹤問題的MATLAB程序初始值設(shè)定等7個(gè)基本問題（48分鐘，有程序）24、PF24_2.圖像跟蹤MATLAB程序中粒子生成與權(quán)值確定及重采樣和粒子濾波估計(jì)結(jié)果等（43分鐘，有程序）25、PF25_3.圖像跟蹤程序顏色處理及直方圖和權(quán)值子函數(shù)功能及技巧解析與演示（59分鐘，有程序）26、PF26_4.圖像跟蹤程序初始化及粒子預(yù)測與權(quán)值子函數(shù)功能及技巧解析與演示
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鄭一 ??? 8年前
基于Matlab的纖維圖像特征提取與自動(dòng)分類程序?qū)崿F(xiàn) 
自動(dòng)化纖維圖像的分析過程，減少人工干預(yù)，提高效率和準(zhǔn)確性。圖像獲?。豪w維圖像通常通過顯微鏡（如光學(xué)顯微鏡、電子顯微鏡或共聚焦顯微鏡）獲取。圖像可以是二維的，也可以是三維的，取決于顯微鏡的類型和成像技術(shù)。圖像預(yù)處理：由于實(shí)際獲取的圖像可能包含噪聲、模糊、對(duì)比度不足等問題，因此需要進(jìn)行預(yù)處理以提高圖像質(zhì)量。預(yù)處理步驟可能包括去噪、對(duì)比度增強(qiáng)、二值化、濾波等。
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320科技工作室 ??? 1年前
機(jī)器視覺定位之零部件尺寸檢測技術(shù) 
對(duì)于噪聲的處理有線性的濾波方法和非線性的濾波方法，如均值濾波為線性方法，采用mean_image算子對(duì)圖像灰度值進(jìn)行平均處理從而達(dá)到降噪平滑圖像的效果。中值濾波為非線性的方法。然而對(duì)于精度要求比較高的零部件尺寸檢測，這兩種濾波方法都不能達(dá)到我們預(yù)期的效果。所以本文采用另一種可靠的濾波方法——高斯濾波。
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非標(biāo)機(jī)械論壇 ??? 4年前
基于Python的復(fù)雜環(huán)境中車道線自動(dòng)檢測系統(tǒng) 
，邊緣保留和降噪平滑濾波器。
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320科技工作室 ??? 4年前
小波分析和MATLAB程序詳解視頻與科研顯微鏡 
【內(nèi)容簡介】《第二版小波分析與應(yīng)用和MATLAB程序詳解視頻》（因?yàn)橐曨l中含有QQ號(hào)碼，在淘寶網(wǎng)上被下架了）共9章58節(jié)視頻，總學(xué)時(shí)1272分鐘，合21.2小時(shí)。
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鄭一 ??? 8年前
希爾伯特黃變換HHT和EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)算法和MATLAB程序視頻 
（12分鐘，有程序，網(wǎng)絡(luò)上免費(fèi)試看）19、EMD9_1建立二維數(shù)據(jù)的優(yōu)化降噪平滑模型及參考文獻(xiàn)介紹（26分鐘，有程序）20、EMD9_2基于EMD構(gòu)建帶通濾波算法的MATLAB程序詳解及思考問題（29分鐘，有程序）第六章 ?基于EEMD算法分析隨鉆測量泥漿信號(hào)及原創(chuàng)建立最優(yōu)降噪整形模型21、EMD10_1基于EEMD算法建立隨鉆測量泥漿信號(hào)的數(shù)值模擬及其論文解讀（22分鐘，有程序）
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鄭一 ??? 8年前
基于MATLAB紅外弱小目標(biāo)檢測MPCM算法復(fù)現(xiàn) 
? 構(gòu)造特定濾波器并進(jìn)行濾波處理： 設(shè)計(jì)特定的濾波器，用于增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域的顯著性。 對(duì)滑動(dòng)窗口內(nèi)的目標(biāo)區(qū)域應(yīng)用特定濾波器，得到濾波后的目標(biāo)區(qū)域圖像。? 計(jì)算局部對(duì)比度： 計(jì)算目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的灰度差異，得到局部對(duì)比度值。 局部對(duì)比度值反映了目標(biāo)區(qū)域在背景中的顯著性。
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320科技工作室 ??? 1年前
傅里葉變換頻譜分析及MATLAB程序視頻 
分鐘，有程序)24、FFT10_3FFT降噪研討問題的6個(gè)思考問題與3點(diǎn)總結(jié)(19分鐘，有程序)第五章? 2維傅里葉變換（FTT2）應(yīng)用于構(gòu)建不同濾波器及指紋圖像壓縮25、FFT11_1圖片特點(diǎn)及MATLAB的6個(gè)命令函數(shù)(23分鐘，有程序) 26、FFT11_2構(gòu)建圖片的低通高通帶通濾波器及其應(yīng)用 (21分鐘，有程序)27、FFT11_3程序詳解構(gòu)建不同低通濾波器及其效果顯示(
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鄭一 ??? 8年前
卡爾曼濾波和MATLAB程序詳解視頻算法與實(shí)時(shí)技術(shù)信號(hào)處理 
）20、KF13_1KF方法分析自由下落球體視頻圖像問題的系統(tǒng)模型（33分鐘）21、KF13_2視頻圖像的球體特征識(shí)別方法與MATLAB程序分析（46分鐘，有程序）22、KF13_3基于KF方法分析自由下落球體視頻圖像問題的主程序分析（68分鐘，有2個(gè)程序）23、KF13_4工程現(xiàn)場視頻中用KF方法分析自由下落球體跟蹤的程序分析（23分鐘，有程序，在線免費(fèi)觀看）24、KF14_基于卡爾曼濾波估計(jì)電壓的實(shí)際值詳解及其程序?qū)Ρ确治?/div>
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鄭一 ??? 8年前
1-56基于matlab的圖像濾波 
基于matlab的圖像濾波，濾波方法包括算數(shù)均值濾波器、幾何均值濾波器諧波均值濾波器、逆諧波均值濾波器、中值濾波器、最大值、最小值濾波器、中點(diǎn)濾波器、修正的阿爾法均值濾波器、自適應(yīng)局部降低噪聲濾波器。可替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
COMSOL與MATLAB聯(lián)合仿真人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng) 
MATLAB腳本調(diào)用COMSOL：用戶可以通過編寫MATLAB腳本，調(diào)用COMSOL的命令行接口（CLI）來進(jìn)行聯(lián)合仿真。這種方式需要用戶對(duì)COMSOL的CLI有一定的了解，但可以實(shí)現(xiàn)更加靈活和自動(dòng)化的仿真流程。 COMSOL模型導(dǎo)出為MATLAB函數(shù)：用戶可以將COMSOL模型導(dǎo)出為MATLAB函數(shù)，然后在MATLAB環(huán)境中調(diào)用這些函數(shù)進(jìn)行仿真。
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320科技工作室 ??? 11月前
ZEMAX | 在MATLAB或Python中使用ZOS-API進(jìn)行光線追跡的批次處理 
這個(gè)DLL的主要目的是為了減少MATLAB或Python中十分耗時(shí)的for循環(huán)，將原先效率極低的程序轉(zhuǎn)為原生且編譯完成的C#代碼。接著，當(dāng)原始值經(jīng)過所有循環(huán)后，C#代碼會(huì)將數(shù)值回傳到MATLAB或Python進(jìn)行最后的處理。 在序列模式的界面中有兩種情況會(huì)需要for循環(huán)的協(xié)助：AddRays（）和ReadNextResults（），分別用來增加光線和讀取數(shù)據(jù)。
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宇熠科技 ??? 4年前
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）簡介-1 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 是一種非常適合圖像和視頻分析的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 使用一系列卷積和池化層從圖像和視頻中提取特征，然后使用這些特征對(duì)對(duì)象或場景進(jìn)行分類或檢測。7. CNN 的工作原理是什么？CNN 的工作原理是將一系列卷積層和池化層應(yīng)用于輸入圖像或視頻。卷積層通過在圖像或視頻上滑動(dòng)一個(gè)小濾波器或內(nèi)核，并計(jì)算濾波器和輸入之間的點(diǎn)積，從輸入中提取特征。
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仿真資料吧 ??? 1年前
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 是一種非常適合圖像和視頻分析的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 使用一系列卷積和池化層從圖像和視頻中提取特征，然后使用這些特征對(duì)對(duì)象或場景進(jìn)行分類或檢測。 CNN 的工作原理是什么？ CNN 的工作原理是將一系列卷積層和池化層應(yīng)用于輸入圖像或視頻。卷積層通過在圖像或視頻上滑動(dòng)一個(gè)小濾波器或內(nèi)核，并計(jì)算濾波器和輸入之間的點(diǎn)積，從輸入中提取特征。
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仿真資料吧 ??? 1年前
讀懂自動(dòng)駕駛卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理 
這個(gè)過程是這樣的：我們有一個(gè)小的數(shù)字矩陣（稱作卷積核或濾波器），我們將它傳遞到我們的圖像上，然后基于濾波器的數(shù)值進(jìn)行變換。后續(xù)的特征圖的值要通過下面的公式計(jì)算，其中輸入圖像被記作 f，我們的卷積核為 h。計(jì)算結(jié)果的行列索引分別記為 m 和 n。 圖 3.
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駕駛哥 ??? 4年前
用 Pytorch 理解卷積網(wǎng)絡(luò) 
計(jì)算機(jī)通過從頭開始學(xué)習(xí)，然后逐步進(jìn)行到整體來完成此任務(wù)。因此，網(wǎng)絡(luò)必須首先知道圖像中的所有原始部分，例如邊緣，輪廓和其他低層特征。一旦檢測到這些，計(jì)算機(jī)便可以處理更復(fù)雜的功能。簡而言之，必須先提取低級(jí)功能，然后再提取中級(jí)功能，然后再提取高級(jí)功能。濾波器提供了一種提取信息的方法?？梢允褂锰囟ǖ?em>濾波器提取低級(jí)特征，該濾波器也是類似于圖像的一組像素值。可以理解為連接CNN中各層的權(quán)重。
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牛頓家的計(jì)算機(jī) ??? 3年前
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