采用激光散斑的实验方法,拍摄了连续多幅不同加工工艺、不同表面粗糙度标准样块的散斑图像。利用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法对图像的4 个特征参数——角二阶矩、惯性矩、相关性和熵进行了计算、统计与分析。研究表明,连续多幅激光散斑图像的各种参数取值会有波动,但整体趋于平稳；验证了表面粗糙度和特征参数之间存在着规律性的曲线关系；进一步消除了外界干扰和装置随时间的动态不确定性,使得实验结果更可靠,同时扩大了表面粗糙度和4 个特征参量之间的关系数据库,验证了激光散斑的方法对测量表面粗糙度具有较高的可信度。

ArcGIS编号工具，针对矢量数据进行编号。可根据对应字段进行自上而下、从左到右等方式进行编号。 例如：同一个坐落中的多个图斑根据中心点坐标进行编号。适用于地理信息矢量数据处理。

给出了一种阈化处理激光散斑光强多灰度值分布(如256级灰度)的方法。采用此种处理方法, 激光散斑的功率谱强度随空间频率的分布保持不变, 而计算机存贮散斑图样所需的存贮空间可极大地减少。针对具体的圆形和环形散射屏引入的散斑图样, 采取使处理前后的功率谱偏差最小的方法, 找出了最佳的阈值。

叶片是航空发动机的重要部件, 由于工作环境恶劣, 容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法, 模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点; 通过散斑点立体匹配得到局部点云数据; 通过点云拼接得出叶片整体点云; 根据叶片点云曲率提取边界点, 通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合, 得出叶片包络曲线; 利用包络曲线和点云重建叶片模型; 进行了实验验证, 证明了方法的可行性。

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matlab中拟合中心线的代码TouchMime-仿生编码模型GUI 该软件提供了一个图形用户界面（GUI）来生成一个模型，该模型可以根据应用于局部皮肤斑块的动态刺激来计算放电速率和传入激活的面积。 模型的参数可用于创建残留神经的仿生刺激方案，以提供实时的触觉反馈。 以下参考文献中详细描述了此软件中使用的方法： 入门 在使用代码之前，请确保您具有TouchSim的最新版本（位于），并且所有相关文件夹都已添加到Matlab目录中。 要调用GUI界面，请在命令行中键入“ TouchMime”。 依存关系 的MATLAB 信号处理工具箱 图像处理工具箱 统计和机器学习工具箱 模糊逻辑工具箱 曲线拟合工具箱 生物信息学工具箱 计量经济学工具箱 并行计算工具箱 MATLAB分布式计算服务器 选择参数 模型类型-您可以根据需要一起或分别计算“燃烧率”和“面积”模型。 如果同时选择两个选项，则每个模型的系数将写入单独的文件中。 请注意，“面积”模型需要花费更多的时间来计算，并且可能涉及的参数集与“ FR”模型不同。 采样率-或记录设备的帧率（传感器每秒可以提供的采样数）。 在上面引用的论文中，我们表

根据惠更斯一菲涅耳原理，通过简单的推导，得出聚焦透镜天线焦平面上焦斑宽度的近似计算公式，并讨论了与焦平面平行的平面上的焦斑场．为证明该方法的计算精度及效率，设计了一个Ka波段聚焦透镜天线，并加工了两个天线样品进行比较．对两天线进行了平面近场扫描测试，采用近似公式计算得到的Ka波段聚焦透镜天线半功率点宽度与实验数据接近，表明文中给出的公式有一定工程参考作用．

深度散斑相关性：一种通过散射介质实现可扩展成像的深度学习方法。 通过散射成像是一个重要但具有挑战性的问题。通过利用固定介质的确定性输入-输出传输矩阵已经取得了巨大的进步。然而，这种一对一的方法非常容易受到散斑去相关的影响——对散射介质的小扰动会导致模型错误和成像性能的严重下降。我们的目标是开发一个新的框架，该框架对介质扰动和测量要求都具有高度可扩展性。为此，我们提出了一种全面的统计深度学习技术，该技术封装了广泛的统计变化，使模型能够适应散斑去相关。具体来说，我们开发了一个卷积神经网络 (CNN)，它能够学习在一组具有相同宏观参数的扩散器上捕获的散斑强度模式中包含的统计信息。然后，据我们所知，我们首次展示了经过训练的 CNN 能够通过一组完全不同的相同类别的扩散器进行泛化并进行高质量的对象预测。我们的工作为通过散射介质成像的高度可扩展的深度学习方法铺平了道路。

利用QTdesigner+pyqt5设计并制作可视化界面的苹果树叶片病斑检测与分级系统。系统分为检测系统以及病斑分割分级系统，检测系统可实现的功能有：患病叶片及健康叶片检测，对于患病叶片的疾病可作区分，并提出防治建议。病斑分割分级系统可实现的功能有：分割患病叶片的叶片区域以及染病区域，并根据依据计算出患病等级，并提出防治建议。本系统是博主自行研发的系统，有需要的人可以下载并随时欢迎咨询。

去噪声代码matlab 美国降噪 优尼斯·法鲁伊（Younes Farouj）的美国降噪技术。 v.2017年4月 超声时空散斑。 该Matlab代码遵循这两篇论文中介绍的方法。 [1] Y. Farouj，L。Navarro，J.-M。 Freyermuth，M。Clausel和P. Delachartre。 通过Kronecker小波-菲兹阈值进行的超声时空散斑。 信号，图像和视频处理，2018年，第1期。 ，第12号，第6页。 1125-1132 和 [2] Y. Farouj，J.-M。 Freyermuth，L。Navarro，M。Clausel和P. Delachartre。 双曲小波-Fisz去噪在超声成像中产生的模型。 IEEE Transactions on Computational Imaging，第一卷。 3号1，第1-10页，2017年。 该代码包括两个版本。 一个数据驱动的和参数化的。 输入 ％％使用给定的（BseOnd）小波找到数据驱动的小波-Fisz估计。 %% ％％拍摄：％％x-数据：超声成像序列％％h-方差函数（对于参数版本）％％AV-像素值分布的预