图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,该方法在滤除噪声的同时,能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得了较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。
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学习水平集最好的资料,能够很好的理解水平集的实现方式,是学习水平集方法的必备资料
2023-12-26 21:05:12 1.28MB 图像分割 目标检测
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为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于 Landsat ETM + 影像的分布式遥感图像水体提取模型。以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验。实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性。
2023-12-26 12:02:51 347KB 大数据;
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图像的拉普拉斯金字塔融合,图像融合完整代码
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C#实现图像边缘检测C#实现图像边缘检测
2023-12-24 05:06:18 1.8MB C#实现图像边缘检测
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深度学习烟叶检测/分割数据集,包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据,可用于人工智能(深度学习)的学习和研究
2023-12-23 19:33:41 127.4MB 人工智能 深度学习 数据集 目标检测
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使用最新的github源程序打包的单个可执行程序LabelImg.exe文件! 省去了安装anaconda环境后再配置Label环境的步骤,直接双击Windows环境下使用,便于协同标注,提高标注效率。 labelimg工具主要用于在目标检测; labelimg用于制作自己的数据集训练像YOLOv3、YOLOv4等目标检测模型;
2023-12-22 16:28:26 39.04MB 深度学习 数据标注 LabelImg
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用c++实现的mmx从一幅图像转换到另一幅图像
2023-12-22 08:03:33 4.21MB
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主要介绍了Qt GUI图形图像开发之QT表格控件QTableView,QTableWidget复杂表头(多行表头) 及冻结、固定特定的行的详细方法与实例,需要的朋友可以参考下
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ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现图像分类,拿走即用,包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现图像分类的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络,在其基础上进行了修改,并通过短路机制加入了残差单元。
2023-12-18 17:42:31 7KB pytorch ResNet 图像分类 python
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