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紅外熱<b>成像</b>測溫

  • 利用matlab編程

    利用matlab編程，講解了3D成像照相記得工作原理和基本實現(xiàn)方法。

    標(biāo)簽： matlab 編程

    上傳時間： 2014-09-09

    上傳用戶：417313137

  • 摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計圖像的點擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對估計的影響。利

    摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計圖像的點擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數(shù)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(shù)模型 ,估計點擴(kuò)散函數(shù)奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時域結(jié)果。實驗結(jié)果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計成像系統(tǒng)的點擴(kuò)散函數(shù) ,估計結(jié)果比原有估計方法有所提高 ,有望為圖像復(fù)原算法的預(yù)處理提 供一種有效的手段。

    標(biāo)簽： 圖像 奇異值分解 函數(shù) 減

    上傳時間： 2014-08-06

    上傳用戶：litianchu

  • InSAR工具箱

    InSAR工具箱，實現(xiàn)干涉SAR的處理和成像等功能。

    標(biāo)簽： InSAR 工具箱

    上傳時間： 2013-12-17

    上傳用戶：xauthu

  • 倉庫下線條碼源碼

    倉庫下線條碼源碼，可以接收紅外掃描條碼，報表輸出

    標(biāo)簽：

    上傳時間： 2014-12-05

    上傳用戶：qq521

  • 電子書

    電子書，書名《雷達(dá)成像技術(shù)》，對于搞雷達(dá)信號處理的工程技術(shù)人員很有幫助

    標(biāo)簽： 電子書

    上傳時間： 2017-06-19

    上傳用戶：aa17807091

  • 對逆問題的研究

    對逆問題的研究，在生物成像中的應(yīng)用,建模及解的方法

    標(biāo)簽：

    上傳時間： 2017-07-16

    上傳用戶：wanqunsheng

  • PIC16C63單片機UART通信——A機讀取時鐘芯片DS1302獲得當(dāng)前時間

    PIC16C63單片機UART通信——A機讀取時鐘芯片DS1302獲得當(dāng)前時間，通過UART通信傳給B機，B機使用LCD1602顯示當(dāng)前時間

    標(biāo)簽： 1302 UART PIC 16C

    上傳時間： 2013-11-30

    上傳用戶：shanml

  • Omap2420適合基于Linux、Windows和Symbian操作系統(tǒng)(OS)的高端手機應(yīng)用。它是Omap 2系列產(chǎn)品中的第一款

    Omap2420適合基于Linux、Windows和Symbian操作系統(tǒng)(OS)的高端手機應(yīng)用。它是Omap 2系列產(chǎn)品中的第一款，而Omap2系列最終將會轉(zhuǎn)向“調(diào)制解調(diào)和應(yīng)用處理器”的混合領(lǐng)域。或許這款芯片最吸引人的地方就是多處理器內(nèi)核，它包含了330MHz的ARM 11 RISC、220 MHz的TI C55 DSP、內(nèi)含ARM7的成像和視頻處理器，以及支持166 MHz移動DDR SDRAM的Imagination Technologies公司3-D圖形處理器。該芯片還集成了顯示和相機控制器、SDRAM和閃存控制器，并附加了60多個外圍控制器。Omap 2420能夠為高端多媒體應(yīng)用提供強大支持，這些應(yīng)用包括30fps通用中間格式(CIF)的視頻會議、30fps的VGA編解碼、VGA和TV顯示，以及300萬像素以上的相機。使用該芯片的手機設(shè)計已經(jīng)進(jìn)行了一段時間，估計馬上就會投放市場

    標(biāo)簽： Omap Windows Symbian Linux

    上傳時間： 2017-08-06

    上傳用戶：agent

  • 從ML-EM 重建算法入手

    從ML-EM 重建算法入手，分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點，針對采用傳統(tǒng)方法求解MAP問題的局限性，提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建算法，為了保留邊緣信息，引入了二進(jìn)制的保邊緣變量，并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，模擬的重建結(jié)果表明，應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@

    標(biāo)簽： ML-EM 重建算法

    上傳時間： 2013-12-03

    上傳用戶：ztj182002

  • 實現(xiàn)sar的靜止目標(biāo)的回波模型

    實現(xiàn)sar的靜止目標(biāo)的回波模型，并用rda算法實現(xiàn)壓縮和成像

    標(biāo)簽： sar 回波 模型

    上傳時間： 2017-09-25

    上傳用戶：黃華強

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