研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過(guò)分析待修復(fù)區(qū)域像素點(diǎn)所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2016-11-26
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視覺基礎(chǔ) 2.1 人眼與亮度視覺 2.2 顏色視覺 成像基礎(chǔ) 2.3 成像模型與成像變換 2.4 圖像數(shù)字化 圖像基礎(chǔ) 2.5 圖像像素間關(guān)系 2.6 算術(shù)和邏輯運(yùn)算 2.7 坐標(biāo)變換 2.8 圖像代數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-08-13
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LCD測(cè)試程序 用C51點(diǎn)TFTLCD。像素文件分為兩次傳送
標(biāo)簽： TFTLCD LCD C51 測(cè)試程序
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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基于距離變換的多尺度連通骨架算法,本文提出一種新型骨架算法 ,在圖形內(nèi)根據(jù)距 離變換的約束 ,由骨架種子點(diǎn)開始以單像素寬度逐點(diǎn)生長(zhǎng)出各骨架分支 ,逐點(diǎn)生長(zhǎng)保證了連通性.實(shí)驗(yàn)證明該算法 的骨架生長(zhǎng)過(guò)程是骨架由粗到精的演變過(guò)程 ,能夠方便地實(shí)現(xiàn)骨架的多尺度控制.
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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（2） 理解基于各像素值的閾值分割算法，基于區(qū)域性質(zhì)的閾值分割算法, 基于坐標(biāo)位置的閾值分割算法；軟件編程實(shí)現(xiàn)利用基于各像素值的閾值分割算法進(jìn)行圖像分割，要求完成如下內(nèi)容：包括極小值點(diǎn)閾值、最優(yōu)閾值、迭代閾值，基于最大方差的閾值，基于最大熵的閾值等方法，利用之實(shí)現(xiàn)圖像分割，這里的圖像可以針對(duì)核磁共振圖像
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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該程序在顯示三角形時(shí)的順序是從頂點(diǎn)到底邊,首先得定位頂點(diǎn)像素的坐行列坐標(biāo)(dx,cx)則接其后的像素起始坐標(biāo)為(dx+1,cx-1),終點(diǎn)坐標(biāo)為(dx+1,cx+1),再接著的下一行像素的起始坐標(biāo)為(dx+2,cx-2),終點(diǎn)坐標(biāo)為(dx+2,cx+2),再下一行始終點(diǎn)坐標(biāo)分別為(dx+3,cx-3),(dx+3,cx+3).依此類推直到最后一行的始終坐標(biāo)分別為(dx+n,cx-n),(dx+n,cx+n).在寫同行像素時(shí)用cmp cx,cx+n jnz Y 來(lái)實(shí)現(xiàn)循環(huán),所以在這個(gè)循環(huán)過(guò)程中注意保護(hù)cx。
上傳時(shí)間： 2017-02-08
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行程編碼的matlab實(shí)現(xiàn)。編碼后的圖像存儲(chǔ)在變量E中,該變量是一個(gè)三緯樹組,前兩緯表示起始像素的橫、縱坐標(biāo)，第三緯表示該行程的顏色值。
標(biāo)簽： matlab 編碼 變量 圖像存儲(chǔ)
上傳時(shí)間： 2017-03-01
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Google maps切割方法 每個(gè)切割的小圖片是256*256（像素），常識(shí)來(lái)判斷每個(gè)小圖片代表的實(shí)際區(qū)域長(zhǎng)寬之比應(yīng)為2：1，但由于投影不同的存在，其實(shí)它是1：1 的，至于中間過(guò)程怎么處理的我也沒(méi)搞明白。 關(guān)于51ditu
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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delphi做的簡(jiǎn)單查看圖片像素,顯示出來(lái).
上傳時(shí)間： 2014-11-22
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LED搖搖棒顯示64*16像素 顯示內(nèi)容 搖搖棒
上傳時(shí)間： 2017-05-08
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