主從模式粗粒級并行算法C程序：這是我以前研究生期間編寫的疊前地震成像C源碼，通過調用mpi庫函數實現分頻并行計算，為了實現負載均衡，采用了主從模式，由主節點負責任務的分發。 若需進一步了解，可通過版主與我聯系討論。
上傳時間： 2016-08-27
上傳用戶：aysyzxzm
摘要:為了提高圖像復原算法的性能 ,提出了一種改進的奇異值分解法估計圖像的點擴散函數。從圖像的退化離散模型 出發 ,對圖像進行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數以減少噪聲對估計的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數模型 ,估計點擴散函數奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時域結果。實驗結果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計成像系統的點擴散函數 ,估計結果比原有估計方法有所提高 ,有望為圖像復原算法的預處理提 供一種有效的手段。
上傳時間： 2014-08-06
上傳用戶：litianchu
硬件 部 分 ，我們建立了以ARM處理器為核心的開發板，通過CMOs攝 像頭實時采集圖像信息并通過液晶顯示器顯示。操作系統部分實現了實 時嵌入式操作系統的開發和移植，并在系統上擴展了文件系統模塊，使 之支持圖像信息的存儲和更為廣泛的應用開發。圖像算法部分實現了圖 像采集、BMP編碼、圖像存儲，以及對所生成的數字圖像進行數字處理 等功能。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：liansi
改進的顏色聚合向量提取程序 該函數提取的向量分三列第一列是顏色區間的聚合面積，第二列是顏色區間剩余像素面積， 第三列是新增列，代表聚合面積所在的位置信息（把圖像分成十六個子塊，聚合區域的中心點所在的子塊）
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：王楚楚
提出了一種基于相似度函數的自適應加權中值濾波算法。該方法首先通過噪聲檢測確定圖像中的噪聲點,然后 根據窗口內噪聲點的個數自適應地調整濾波窗口的尺寸,并根據相似度大小,巧妙地將濾波窗口內各個像素點自適應分 組并賦予相應的權重,最后對檢測出的噪聲點進行加權中值濾波。計算機模擬實驗結果表明:該算法既能有效地濾除噪 聲,又能較好地保護圖像細節,比標準中值濾波具有更優良的濾波性能。
上傳時間： 2017-08-06
上傳用戶：lizhizheng88
本書共分17章，第一章介紹了圖像處理的基本知識，第二章介紹了圖像處理編程的基本知識，以后各章分別介紹了區域分割與目標提取、邊緣檢測與提取、圖像平滑、圖像增強、特征選擇與描述、彩色變換、彩色分割、幾何變換、Hough變換、頻率變換、小波變換、模式識別、神經網絡、遺傳算法、圖像壓縮的基本知識和應用實例，并且都附有相應的C語言圖像處理程序。提供有一個Visual C++的學習版框架源程序和專業版演示程序，光盤里還附有專業版圖像處理軟件介紹和圖像處理的工程應用介紹。
標簽： 分
上傳時間： 2017-08-23
上傳用戶：腳趾頭
function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解 %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值 %a為正方形求解區域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質的電導率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區域每邊的網格剖分個數 %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節點數 U(n,n)=0; %節點處數值矩陣 N=0; %迭代次數初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質電導率之比 U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對誤差限要求的節點數目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網格節點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面（與網格對角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G end
標簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
上傳用戶：Kemin
光電跟蹤系統的組成框圖如圖3-1 所示，從獨立功能單體上分主要由激光測距儀、電視跟蹤儀、紅外跟蹤儀組成；從功能模塊分主要有傳感器模塊、轉臺及測角和信息處理單元組成。其中電視攝像儀、紅外熱像儀和激光測距主機為傳感器模塊，激光信息處理機、圖像跟蹤處理器、伺服控制和信息管理機為信息處理單元。圖2-1 光電跟蹤系統組成框圖光電跟蹤系統信息處理采用融合技術。在光電跟蹤系統中，信息管理機、電視/紅外圖像跟蹤處理器、激光信息處理機和伺服控制為信息處理單元。信息管理機既負責光電跟蹤系統和火控臺之間信息的交換，又負責光電跟蹤系統內部各信息處理單元之間的信息融合和數據交流;圖像跟蹤處理器進行電視/紅外跟蹤儀的圖像跟蹤信息處理;激光信息處理機是激光測距儀的指控中心和數據處理中心;伺服控制系統實現伺服機動系統的調度。
上傳時間： 2022-06-23
上傳用戶：canderile
微光與紅外成像技術
上傳時間： 2013-06-28
上傳用戶：eeworm
深圳晶美光電 數碼管 發光二極管 像素模塊 點陣 樣本
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
