Matlab代码verilog
用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析
使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA
Zynq，浮点单元。
使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab
2018a（带HDL编码器）。
概括：
我们制作了一个Matlab程序，可以找到“
n”维灰度图像的特征值和特征向量。
之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。
学习成果：我们学习了如何压缩图像。
2022-01-12 02:33:03
237KB
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高光谱图像分类：在Matlab中使用朴素贝叶斯，最小Eucleidian距离和KNN进行高光谱图像分类
2022-01-11 20:09:49
5.07MB
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Matlab
jpeg2000压缩代码多分量医学图像的无损压缩方法
抽象的
在疾病诊断中，医学图像起着重要的作用。
它的无损压缩非常关键，它直接决定了本地存储空间的需求和远程医疗系统的通信带宽，从而有助于患者的诊断和治疗。
与医学图像有关的有两个非凡属性：无损和相似。
如何利用这两个属性来减少表示图像所需的信息是压缩的关键点。
在本文中，我们利用大数据挖掘来建立图像码本。
也就是说，找到图像的基本组成部分。
我们提出了一种用于多成分医学图像的软压缩算法，该算法可以准确反映图像的基本结构。
提出了图像压缩的通用表示框架，对压缩结果的测量结果表明，我们开发的软压缩算法在压缩率方面可以胜过流行的基准测试。
角色
该代码是为无损模式下的多分量图像压缩而设计的。
该代码可以在疟疾，BCCD和黑色素瘤数据集上获得压缩比结果。
对于其他数据集，只需做一些更改即可达到压缩效果。
代码先决条件
所需的软件包：
pip
install
opencv-python
--user
pip
install
opencv-contrib-python
--user
pip
install
numpy
数据集：
B
2022-01-11 15:52:02
620KB
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Cisco IOS镜像，包括2600系列、3600系列、7200系列，用于GNS3仿真器
2022-01-11 09:12:42
995.87MB
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104页的综述。Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。
2022-01-10 10:27:03
2.66MB
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使用“ MPB：一种改进的泊松混合技术”实现图像混合。 此方法使用Poisson图像编辑的修改版本执行自然图像融合。
参考文件：
https://link.springer.com/article/10.1007/s41095-015-0027-z
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7024453
如果您使用此代码，请引用： 1- Afifi，Mahmoud和Khaled F. Hussain。 “ MPB：一种改进的泊松混合技术。” 计算视觉媒体，1.4：331-341，2016。
2- Afifi，Mahmoud等。 “使用改进的泊松混合技术的视频面部替换系统。” 2014年国际智能信号处理和通信系统专题讨论会（ISPACS）。
2022-01-09 14:37:52
16.43MB
1
将两张图像进行融合，基于梯度场的图像重建,类比于频域变换，梯度场的变换对图像的质量也能产生影响。
2022-01-09 14:33:14
4.74MB
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解压密码：123
安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/118517942
GiliSoft图像水印大师2022概述
GiliSoft Image Watermark Master 2022是一个专业的图像编辑器，可以帮助您从您的图像中删除不需要的对象，如标识，水印，电线，人，文本或任何其他不需要的工件。它是一个强大的和全面的应用程序，提供了各种先进的工具，可以使对象消失，就像他们从未存在过。它可以读取几乎所有流行的图像格式，包括JPG,PNG,BMP和更多的格式从互联网等。它有一个整洁和干净的界面和自我解释的选项，可以调整的用户，所有技能水平。它还支持批处理，以帮助您删除水印的多张照片，甚至不同的图像格式。您也可以下载TSR水印图像Pro 2021免费下载。
2022-01-08 19:11:06
19.36MB
开放式图像信号处理器（openISP）
介绍
图像信号处理器（ISP）是执行数字图像处理的应用处理器，专门用于将RAW图像（从Imaging Sensors获取）转换为RGB / YUV图像（以进行进一步处理或显示）。
目标
该项目旨在提供ISP的概述，并从硬件角度激发整个ISP管道和一些调整功能。 提议的ISP管道包括以下模块，坏点校正（DPC），黑电平补偿（BLC），镜头阴影校正（LSC），抗混叠噪声滤波器（ANF），自动白平衡增益控制（AWB），彩色滤光片阵列插值（CFA），伽玛校正（GC），色彩校正矩阵（CCM），色彩空间转换（CSC），用于亮度和色度的噪声过滤器（NF），边缘增强（EE），伪彩色抑制（FCS），色相/饱和度控制（HSC）和亮度/对比度控制（BCC）。 ISP管道体系结构参考[1]，直接从本书中获取。
将来将实现一些高级功能，例如宽/高动态范围（W / HDR）和
2022-01-08 16:41:51
5.98MB
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