偏振频域光学相干层析成像（OCT）中图像质量受散斑噪声影响较大，散斑噪声会使图像细节变模糊，降低图像清晰度。针对此问题，提出了一种分光谱降低偏振频域OCT散斑噪声的方法。该方法将系统的全光谱信号分为多个光谱信号，对每个分立的光谱信号进行窗函数滤波，单独进行常规数据处理，然后将处理后的各个分光谱进行平均合成，达到降低散斑噪声的目的。利用Matlab进行仿真，同时搭建实验系统对离体生物样品鸡胸肉进行检测。实验结果表明，该方法可有效降低散斑噪声，提高偏振图像质量。

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qt creator QWT 实现了一些基本的绘制， 同时增添了 动态刷新画图。 具体解释请参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_15d5ad05d0102w3va.html

本文参考自<<算法导论>>章节33.3,利用Graham算法寻找二位平面散点集的凸包,利用OpenGL将计算的结果绘制出来.算法主要利用向量的叉积判断点和线段的位置关系,详见 向量叉积,然后从左下角点按逆时针方向寻找最边缘的线段,利用的原理就是从凸包上任意一点逆时针出发,每到一个节点,一定会向左拐.资源包包含完整的代码实现,部分测试数据和测试结果.

【Python在气象中的实战应用案例】Python计算涡度、散度、涡度平流和温度平流.zip

在高噪声散斑条纹图中含有大量的噪声,这些噪声极大的影响了图像的质量。条纹图像处理之前一般的要进行图像预处理,通常选用滤波的方法来去除散斑噪声。笔者介绍了目前常用的滤波方法:均值滤波、中值滤波、频域低通滤波和同态滤波等,利用MATLAB编程实现了这些滤波方法,通过比较对散斑图的滤波效果,以及比较通过这些滤波方法滤波后的图像的方差,平滑指数等各项数字指标,总结了各方法的特点。

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[haxes,hax_big] = gscatter2(x,y,group1,group2) 根据分组变量 group1 和 group2 绘制给定的 X 和 Y 数据，每个 Nx1 向量。 gplotmatrix2 将 X 和 Y 分成 KxJ 个子图，其中 K 和 J 的乘积大于或等于 group1 中的组数。 K 和 J 是自动确定的，它们的乘积将尽可能接近 group1 中的组数（条件是 K 和 J 最多相差 1）。 [haxes,hax_big] = gscatter2(X,Y,group1,group2,xlbl,ylbl,legendlbl) 接受可选参数 xlbl、ylbl 和 legendlbl。 xlbl 和 ylbl 分别描述 x 和 y 标签。 Legendlbl 是图例的标题文本对象。 例子： idx1 = randi([1 5], 1000, 1); idx2

绘制了笛卡尔数据集的 3D 散点图。 数据点按颜色排序，并为映射到相同颜色的每组点调用一次 plot3。 这大大减少了大型数据集的执行时间。 默认情况下，这些点根据它们与 XY 平面的距离进行着色。 可以使用'ColorData'属性更改此设置。 此外，可以指定颜色范围的上限和下限。 这对于创建一系列具有相同颜色的图很有用。 示例图由以下代码生成。 图('颜色','白色'); [x,y,z] = 峰值（101）； c = 梯度（z）； k = 假设（x，y）<3； plot3k({x(k) y(k) z(k)}, ... 'Plottype','stem','FontSize',12, ... 'ColorData'，c（k），'ColorRange'，[-0.5 0.5]，'Marker'，{'o'，2}，... '标签',{'峰值','半径','','强度','勒克斯'}); P