Agent_based_modelling

模糊图像Matlab代码TIP2018基于边缘的散焦模糊估计和自适应比例选择 A. Karaali，CR。 Jung，“具有自适应比例选择的基于边缘的散焦模糊估计”，IEEE图像处理事务（TIP 2018），2018年 任何使用此代码的论文都应相应地引用该论文。 该软件已经过Matlab R2015a的测试。 解压缩文件并从（）下载DOMAIN TRANSFORM FILTERING所需的功能后，即可在根目录中运行“ demo_one_image_1.m”，“ demo_one_image_2.m”或“ demo_one_image_3.m”。 照原样，该代码产生的结果是第一个实验设置，并带有提供的数据集（“用于景深扩展的非参数模糊图回归”）。 为了到达数据集，您应该与本文的作者联系。 此处的代码仅包含该数据集中的3个样本图像。 还请向alixkaraali [at_sign] gmail [dot_sign] com报告任何错误

基于自动核分割和CNN模型的白细胞分类方法 概述： 这项工作是对白细胞（白血球）细胞核分段，定位和四种类型的白细胞（白血球）的细胞核分段算法.The完整描述的新的CNN模型为基础的分类，定位和CNN模型，可以发现。 这是工作摘要： 开发了一种用于WBC核分割的通用算法，并在四个WBC公开数据集中得到了验证。 根据细胞核和白细胞比率的统计分析确定白细胞（白细胞）的位置。 设计了一种新的CNN模型，以对四种类型的本地化和裁剪的WBC（白细胞）图像进行分类。 在“ wbc_nucleus_seg_localz”目录中共享WBC核的分割，定位和裁剪方法的代码。 请查看代码并在MATLAB上运行（推荐版本：MATLAB 2017a或2019a或更高版本）。 在“ wbc_classify_cnn_model”目录中共享裁剪的WBC图像的数据集生成，CNN模型的训练和训练后的模型的推断的代

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The conventional optical flow has a fundamental limitation in handling motion details and image registration. In this paper, we propose a Zernike moments descriptor matching based symmetric optical flow estimation for high-quality image registration and motion estimation, which is an integration strategy of descriptor matching of Zernike moments and symmetric optical flow estimation. Zernike moment has less information redundancy and low sensitivity to n

基于角点检测的图像相似度计算方法，李德华，朱景超，本文提出一种计算图像相似度的方法。传统的方法中或者采用了耗时的图像特征，或者需要准备一组训练样本，而本文的方法简单快捷，

Deep Learning-Based Human Pose Estimation A Survey综述xmind版