全套系统MATLAB智能驾驶深度学习 第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织-形态学腐蚀膨胀处理操作。

1.领域：FPGA，多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法 2.内容：【提供操作视频】基于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法matlab仿真 3.用处：用于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法编程学习 4.指向人群：本科，硕士，博士等教研使用 5.运行注意事项： 使用vivado2019.2或者更高版本测试，用软件打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文，不能中文。

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该工具箱实现了一种基于能量的分割算法，该算法使用基于有限差分的水平集演化。 （见[1]、[2]）。 实现了曲线演化的多尺度控制——这大大减少了对初始化的敏感性以及提高执行速度系数为 10-1000 甚至更多（[3]）。 给定一个分割问题，可以使用这个 GUI 来找到适当的参数将为所使用的图像类别生成所需的分区。 如果需要，工具箱中的函数可以重新用于脚本算法。 笔记： 这不是一个完整的多重网格算法，比例导航在“手册”中提供模式，用于“图像学习”。 一旦你掌握了它，你就可以编码bit in。在同一行，计算并显示错误，但没有决定采取，迭代控制也留在“手动”。 有关算法的详细信息，请参阅最后的参考资料。 从 GUI 可以： - 使用加载/保存菜单加载数据并保存中间状态- 选择分割参数（Mu、Lambda+、Lambda-、dt、Nu） - 迭代（放松）选定的步骤数- 延长，限制，重新距离

多尺度生成式对抗网络图像修复算法_.pdf

SynVisio SynVisio是一种交互式多尺度可视化工具，可让您探索McScanX的结果，McScanX是一种流行的协同和共线性检测工具包以及DAGChainer（类似工具）。 SynVisio可从免费使用。 SynVisio需要运行两个文件： 简化的gff文件，用作McScanX查询的输入。 共线性文件，由McScanX作为同一输入查询生成为输出。 从共线性文件中读取有关为McScanX设置的参数和共线性基因的百分比份额的常规信息，并与曲线图一起显示。 用户可以使用动态过滤器面板选择源染色体和目标染色体以及图的类型，还可以重新排列染色体的布局。 出版物引文 如果您在研究出版物中使用我们的工作，请考虑引用我们的工作。 旺卡·班迪（Venkat Bandi）和卡尔·古特温（Carl Gutwin）。 2020年。基因组保护的互动探索。 在“第46届图形界面会议论文集2020

卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。 无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。 注意力 应该注意的是，在网络上，论文略有不同。 在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。 慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

小波matlab代码WMCNN-Pytorch WMCNN的Pytorch复制[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。 下表对RSSCN7数据集上的PSNR值进行了比较。 方法 提升因子 草 场地 行业 河湖 森林 居民 停车处 平均数 WMCNN_paper 2个 38.82 37.30 28.35 32.41 29.68 28.49 29.10 32.02 WMCNN_pytorch 2个 38.98 37.38 28.28 32.31 29.71 28.33 30.00 32.14 用法 产生资料 首先，您需要下载RSSCN7数据集，并将其放在目录“ data / rsscn7”中。 然后，您可以使用以下两种方法来生成hdf5数据集。 （*注：也可以使用其他数据集。） Matlab的 使用文件夹“ matlab_generate_data”中提供的代码“ generate_train.m”来生成hdf5数据集。 Python 如果无法使用matlab，则可以使用python代码“ data_generator.py”生成hdf5数据集。 训练

鉴于小波多尺度分解与重构在图像的编码、压缩、去燥、融合等方面的重要作用，介绍了Haar 小波的尺度函数与小波函数，给出了Haar 小波多尺度分解与重构的算法，并进行成功验证。结果表明，多尺度分解将图像分解成一个简单的多层次框架，框架的每个分量具有独特的频率特性和空间取向特性，同时重构算法能很好地恢复图像