使用GDAl库对大图像进行分块处理的程序。给出的是自己编写的一个C++类,经过自己的测试,用着还好,仅供参考
2021-11-29 17:01:45 9KB GDAL 图像分块 显示
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基于图像分块的局部阈值二值化方法
2021-11-25 14:49:30 1.62MB 研究论文
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matlab 图像分块,并将子图按序保存
2021-11-20 11:01:50 786B matlab 图像分块,子图保存
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采用国内自主开发的高分辨率显微CT设备,对岩芯样本进行图像采集,运用数字图像分析方法获得图像中的岩芯孔隙目标,并以此为基础重建三维模型。然后基于分形理论,分别从二维图像和重建的三维模型角度计算孔隙的分形维数。最后,再采用基于多孔介质的分形模型对岩芯孔隙分形特征进行验证,得出岩芯的二维分形维数和三维分形维数之间的差值均值为1.000 3, 最大偏差为0. 004,很好地满足多孔介质分形模型中关于二维和三维分形维数的关系。
2021-11-10 15:51:51 11.75MB 显微ct图像 分形维度 matlab
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gdal读写图像分块处理(精华版) 方便c#用户用GDAL对图像进行处理的开发。
2021-10-12 21:38:02 1.11MB gdal C#
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针对现有二进制测量矩阵重构性能和硬件实现的负相关性,提出了一种新型压缩感知二进制测量矩阵——伪随机块对角矩阵(PRBD)。PRBD矩阵使用平衡正交Gold序列、块对角矩阵和降采样矩阵,通过结构化的方法构造,不仅保留了确定性矩阵易于硬件实现和计算复杂度低的优点,而且有利于贪婪追踪算法进行图像重构。实验结果表明,PRBD测量矩阵具有良好的重构性能,在峰值信噪比(PSNR)的指标上比常用的二进制测量矩阵提高0.5 dB以上。特别地,PRBD测量矩阵可采用图像分块重构的方法,在保证重构性能良好的情况下,图像重构需要的时间较短。
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压缩感知是图像压缩领域的一种新的压缩方法,本代码对图像分为八成八小块进行压缩感知,效果不错
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许多情况下分形维数的计算是通过对二维数字图像的分析得到的. 针对二维数字图像的特点,探讨了采用盒维数计算其分形维数的方法. 数
2021-09-05 18:31:59 633KB 分形维数
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opencv将图片分成多个256*256像素的小图片
2021-08-07 17:54:57 5.2MB opencv 图像分块 图像分割 图像等分
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本程序使用python tkinter设计交互式彩色分层,主要完成数字图像处理中的测试部分,可以自定义选择球体或者立方体,支持鼠标点击选取颜色等功能。
2021-07-03 08:49:34 1.8MB 彩色图像分层
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