Tensorflow implementation of MemNet in the paper "MemNet: A Persistent Memory Network for Image Restoration"

从Windows 2000里提取的23个文件+1开发文档，其中两个文件（在压缩包的sys文件夹下）需复制到系统目录下； 用于开发前，需注册4个OCX文件（使用REGSVR32 xxx.OCX)； 可用于图片的浏览，编辑，扫描等； 控件虽然较老，但用于图片的显示还是比较方便的，例如，放大，缩小，旋转等； 需要提醒的是：image属性（打开的文件名）需要提供全路径，如果文件不存在，调用图片显示函数DISPLAY时，会出错；

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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各种基于扩散的图像过滤方法： 1. 使用热方程的线性扩散滤波 - 使用隐式和显式欧拉方法求解。 2.边缘增强线性各向异性扩散过滤。 3.边缘增强非线性各向异性扩散过滤。 包括测试图像的数据文件。 每个文件都是一个实现上述方法之一的脚本。 阅读评论了解详情。 版权所有 (c) Ritwik Ku​​mar，哈佛大学 2010 www.seas.harvard.edu/~rkkumar

在 Keras 中使用Baseline U-Net 模型和图像增强通过语义分割进行烟雾检测 这个 repo 是的部分实现 此用例的主要目的是检测任何背景中的烟雾。 烟雾的来源、颜色、环境等也可能有变化。我们应该能够从语义上分割烟雾以分析它的各种特征，如颜色、强度、烟雾喷射持续时间（来自视频源）等。 master分支具有U-Net的实现，但是在不同分支中提供了使用另一种实现。 优网 U-Net 是一种卷积神经网络，是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的。 该网络基于全卷积网络，其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割。 建筑学 图片来源：德国弗赖堡大学计算机科学系 在 Kaggle Airbus 船舶检测挑战中， 使用这个模型从过滤器尺寸 8 开始，从 768x768 图像检测船舶。 但是，我已将它用于从 Google 搜索获得的“烟雾图像”并将其调

matlab设置图片分辨率代码 Image attack recognition system based on watermark and convolutional neural networks 0x00 项目相关 项目名称 基于数字水印与卷积神经网络的图像攻击识别系统 项目背景 相关机构公布某些重要信息之后，难免会有一些不法分子别有用心，通过技术手段恶意篡改、攻击一些特殊意义的信息。如果相关人员没有识别出伪造的信息，选择信任了这些虚假的信息，就会造成难以估量的损失。 密码学手段是一种保护信息的方法，但密码学更适合端对端通讯，不适合作为一种面向大众的公开信息真实性的验证方式。而数字水印作为信息发布者认证信息的一种方式，提取数字水印更加适合让公众去检验信息来源的可靠性。 假设信息发布机构将水印嵌入在面向公众的信息中，公开的信息在人们拿到之后，如果需要对信息的真实性验证，就可以使用本产品的水印提取验证功能，了解信息是否真实是原机构发布的。根据提取水印的形变情况，消息的可靠性就可以辨识。获取到真实有效的信息，才能切实为生活带来便利，提高信息传播的水平。 项目简介 本项目结合数字水印技术