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图像修复matlab代码Path_planning_for_FEVAR 通过可变形配准腹主动脉瘤的3D路径规划，进行机器人辅助的开窗血管内修复 要求 版本：Matlab R2016a至R2017a 平台：Windows，Linux 脚本'demo_2D3Dregist.m'： 这演示了如何从2D术中分割的动脉瘤形状和3D术前骨骼恢复机器人路径的3D骨骼，它将导入术前透视的2D jpg图像，2D分割标签和3D骨骼。 它将显示2D / 3D骨骼，术中（地面真实）骨骼，术前骨骼和我们的预测的注册时间成本，以及在2D和3D中评估的距离误差。 文件夹“功能”： 它包括为在2D和3D骨架之间进行可变形配准而编写的所有代码。 请仔细阅读每个文件中的许可证。 对于使用此文件夹中代码的任何学术出版物，请引用： 郑JQ，周XY，C。Riga和GZ Yang，“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”，IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），2019年。 文件夹“数据”： 它包括演示中使用的导入数据。 文件夹“外部”： 它包括演示中使用的重新分配的代码。 请仔细阅读每个文件

摘要:C#源码,图形图像,初学实例　　用C#在窗口内打开图片及显示文字，似乎看上去超简单的东西，但有不小C#初学者貌似仍然找不到所以然，不能再简单了，相信通过这个基础性的例子，让你初步了解C#吧。

本文是求最短路径问题，在保证公园任意两个路口之间相连（可以利用公园四周的边，即默认矩形的四条边上存在已经建好的道路，此道路不计入道路总长）、边缘8个入口之间最短路径不大于两点直线距离1.4倍的前提条件下，根据实际情况在公园内部建设道路，使公园内部的道路总长度最短。

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基于视频纹理特征的自适应模式决策算法在HEVC帧内预测中的应用

为降低高效视频编码(HEVC)的帧内编码复杂度，提出一种基于图像纹理特征的编码单元(CU)划分和预测模式选择算法。利用一种预处理算法来获得当前CU的纹理复杂度和方向。一方面，根据CU的纹理复杂度，该算法自适应地跳过或终止部分CU划分，减少CU深度的遍历时间。纹理复杂度高的CU直接划分成4个子CU，纹理复杂度低的CU将会终止划分。另一方面，根据预测单元的纹理方向，确定相应的候选模式集，通过粗模式决策算法和率失真最优化算法遍历候选模式集选取最优模式。将算法移植到标准食品解码软件HM16.7平台上，实验结果表明，与HM16.7算法相比，编码时间平均减少53.66%，比特率上升0.46%，峰值信噪比下降0.05 dB。