Radon变换历史：Radon变换是J. Radon于1917年提出的。在Fourier变换及它们对应的卷积可以快速计算之前，Radon变换的计算几乎没有引起人们的兴趣。现在Radon变换已经成为医学成像和许多遥感成像等的主要工具而受到广泛重视。
2022-03-27 16:30:03
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针对近场源三维参数估计效率低下及信号源的载波频率估计较少的情况,提出了一种基于均匀圆阵(UCA)的近场源四维参数估计快速算法,利用UCA的中心对称结构构造出两个相关序列,其中一个为利用错位相乘构造的相关序列,使之含有信号源的方位角、俯仰角以及载波的频率信息,而另外一个构造的相关序列则含有信号源的距离参数,这样两个相关序列的相位就包含信号的4-D参数信息.首先对利用错位相乘构造的相关序列利用最小二乘方法给出方位角、俯仰角和频率的估计,然后再利用另一个序列估计出距离参数.仿真结果表明该算法和3-D MUSIC算法性能相当,但由于所提算法无需三维搜索和特征分解,因而计算更加简单利于工程实时实现.
2022-03-26 19:32:23
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总变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理问题之一。 该软件包使用增强拉格朗日 [1] 的概念提供了当前最先进算法的实现，可以将其视为广为人知的乘法器交替方向方法 (ADMM) 的变体。 deconvtv 的用户界面与当前 MATLAB 的反卷积工具相同，包括 deconvwnr、deconvlucy 和 deconvreg：
out = deconvtv(img, psf, mu, opt);
deconvtv 支持对图像和视频解卷积问题的直接时空处理。
deconvtv 的应用包括但不限于：图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成。
如需更多信息和引文，请参阅： [1] SH Chan、R. Khoshabeh、KB Gibson、PE Gill 和 TQ Nguyen，“用于全变分视频恢复的增强拉格朗日方法”，IEEE Trans。 图像
2022-03-16 16:39:16
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快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。
2022-03-15 13:53:48
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分别实现插入排序、冒泡排序、堆排序、合并排序、快速排序,以不同规模(100,1000,2000,5000,10000,100000个数据)的随机数作为测试数据集,分别设置比较操作计数器,验证各个算法随着测试数据集增加比较次数的变化趋势
2022-03-13 16:24:43
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为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。
2022-03-13 15:36:06
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满足在数字信号处理器D SP (d ig ita l signa l p ro ce sso r) 上进行离散分数阶傅里叶变换 D FR F T (d isc re te f rac t io na l fo u r ie r t ran sfo rm ) 实时计算的要求, 通过对多种D FR F T 计算方法进 行比较, 选择O zak ta s 提出的D FR F T 快速算法进行基于D SP 的详细实现处理。在对该快速算法进 行理论分析的基础上, 将快速算法的计算过程进行优化配置, 并给出完整的计算量统计结果。在保 证精度要求的情况下, 提出的详细实现方法将快速算法的实数乘法计算量减至最小。 工程实际应 用表明: 该方法满足D SP 运算精度和实时性要求。
2022-03-08 13:07:06
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约MVBB
地位
建造
单元测试
快速算法，用于计算3D点云的最小体积定向边界框的近似值。
在3D中为给定点云计算面向最小体积的边界框是计算机科学中的难题。 确切的算法是已知的，并且在3D中的点数为立方量级。 目前尚不知道一种更快的精确算法。 但是，对于许多应用程序，最小体积定向边界框的近似值是可以接受的，并且已经足够准确。 这个项目是为研究而开发的。 这个符合小型标准的C ++ 11库可以内置到共享库中，也可以直接包含在现有的C ++项目中。
我并不为几年前编写的基础代码感到特别自豪，但是考虑到PR的重构和清理是非常受欢迎的！
该库包含以下代码：
计算定向的最小体积盒的近似值（多线程支持：OpenMP），
在2D中计算点云的凸包，
计算二维点云的最小面积矩形，
点云的2d投影，
使用复杂的拆分技术快速构建kD-Tree（n维，模板化），可在拆分过程中优化质量标准，
通
2022-03-03 10:47:57
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