MorphoLibJ 在创建的数学形态学方法和插件。 该库实现了ImageJ软件中缺少的一些功能，而其他插件没有或仅部分覆盖了这些功能。 即： 用于2D / 3D和二进制或灰度级图像的形态学过滤：腐蚀和膨胀，闭合和打开，形态学梯度和Laplacian，顶帽... 用于2D / 3D和二进制或灰度图像的形态学重建，可快速检测区域或扩展的极值，去除边界，填充Kong，属性过滤... 分水岭分割+ GUI，可以分割（例如）细胞组织的2D / 3D图像。 2D / 3D测量：光度（强度）和形态测量，例如体积，表面积，惯性椭圆/椭圆形... 二进制/标签图像实用程序，用于删除或保留最大的连接组件，打开尺寸，填充Kong，消除边框... 安装 在ImageJ中，将下载到plugins文件夹中。 在斐济，您只需要添加IJPB-plugins更新站点： 从斐济菜单中选择“帮助”>“更新.

hsi matlab代码通过3D全卷积神经网络的高光谱图像空间超分辨率 通过，袁鑫，，， 介绍 3D-FRCNN是具有单个网络的高光谱图像超分辨率（SR）的统一框架。 您可以使用该代码为hsi超分辨率（SR）训练/评估网络。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 拟议框架 一些SR结果 引用我们的工作 @Article{rs9111139, AUTHOR = {Mei, Shaohui and Yuan, Xin and Ji, Jingyu and Zhang, Yifan and Wan, Shuai and Du, Qian}, TITLE = {Hyperspectral Image Spatial Super-Resolution via 3D Full Convolutional Neural Network}, JOURNAL = {Remote Sensing}, VOLUME = {9}, YEAR = {2017}, NUMBER = {11}, ARTICLE NUMBER = {1139}, URL = {http://www.mdpi.com/2072-4292/

图片字幕 介绍 该项目是论文。 它可能并不完全相似。 使用Pytorch作为代码。 ResNet101用于提取功能。 您可以检查预训练的模型。 使用2017 Val图像[5K / 1GB]，注释[241MB]。 请检查make_vocab.py和data_loader.py。 Vocab.pickle是一个pickle文件，其中包含注释中的所有单词。 coco_ids.npy存储要使用的图像ID。 另外，您必须设置路径或其他设置。 执行prerocess_idx函数。 您可以运行源代码并尝试自己的示例。 环境 的Python 3.8.5 火炬1.7.1 CUDA 11.0 如何使用 火车 cd src python train.py 进行测试 cd src python sample.py 结果 时代100 说明文字：一名妇女在手提箱中手持一只泰迪熊 待办事项清单 张量

条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。

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基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

Principles of Digital Image Processing-Fundamental Techniques，包含了基本的图像处理算法，并配有相应的代码实现。容易看懂理解

This book is built on radar imaging activities conducted at the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES), Centre de Toulouse, between 1986 and 2007. We gratefully acknowledge for their support two former directors of CNES, Michel Courtois for having encouraged us to undertake the writing of a comprehensive book on SAR imaging, and Pierre Moskwa for his support during the last steps of this project.

使用时域图像锐化技术对黑白图像进行图像锐化和高增强滤波