k近邻法matlab原始码变换后的自样本的单图像超分辨率（CVPR 2015） 介绍 这是本文的研究代码： ，和[Narendra Ahuja]（），“来自变换后的自样本的单图像超分辨率”，CVPR 2015 该算法实现，而不需要任何外部训练数据集，特征提取的图像超分辨率的先进设备，最先进的性能和复杂的学习算法。 有关更多详细信息，请访问我们的。 所有数据集（Set5，Set14，Urban 100，BSD 100，Sun-Hays 80），预先计算的结果和视觉比较都可以在以下部分中找到。 引文 如果您发现代码和数据集对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @inproceedings{Huang-CVPR-2015, title={Single Image Super-Resolution From Transformed Self-Exemplars}, Author = {Huang, Jia-Bin and Singh, Abhishek and Ahuja, Narendra}, booktitle = {Proceedings of the IEEE Conference o

基于角点 的图像 拼接 主要有角 点提取 、角 点 匹配 、变换 矩阵 的计 算和 图像 融合 四步。先分析 了平面 图形 的两像 面的变换 关系 ，然后 以此

引入虚数单位i。定义共轭复数。1.1.2 加减乘除定义把i看成多项式的变量，a、b看做多项式的系数，可以定义加减乘。根据多项式的加减乘性质，复数的加减乘也有相应

输电线处于自然环境中，背景通常为植被和田野，而配电线布设于城镇街道，建筑纹理、屋檐屋顶和其他线路等都会对配电线检测造成极大影响，常用的输电线检测方法无法有效去除这些环境干扰。文中提出了一种改进的分段灰度变换增强方法，先消除干扰，再通过自适应阈值的Canny算子结合形态学处理方法，进一步加强配电线特征。最后提出了基于区域筛选的Hough变换，在提取得到的配电线区域中确定配电线目标。实验结果表明，提出方法能够在复杂干扰环境下实现配电线检测，并且提高了精度和效率。

投影变换矩阵式及变换矩阵 pdf文档 里面是一些变换的算法

能够实现灰度图像的8层冗余小波分解,得到图像的低频和高频特征.

 思路，首先是根据flickable的显示属性，可以将要显示的区域局部显示，并且可以设置显示区域的位置和大小 ，那就需要一个Handle来动态的改变这个显示区域的属性，这个handle得具有哪些属性呢？1.大小可拉伸，即四个点加上四个边可以拉升改变这个handle，并且大小必须有限定。2.可拖动，在一个区域内要能够拖动。3.鼠标滚轮能控制放大缩小，但不能超过固定区域。          显示，显示区域的大小与flickable对应的比例，与handle大小和handle的限定区域对应的比例一致，并且坐标也应该对应成比例。

1 丰富的图形资源 2 独立的知识系统 3 例题的另一种解法 4 课后习题全解

采用FFT进行声音波形处理，只要有麦克，就可以实验

针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。