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EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率 Matlab 端口。 ■ 先决条件 ■ MATLAB 2020b 图像处理工具箱统计和机器学习工具箱深度学习工具箱并行计算工具箱 ■ 如何测试 ■ 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络 ■如何对图像文件执行EDSR超分辨率■ 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍。 img = imread("MyPicture.jpg"); 24x768 输入图像imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img); imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）; ％2048x1536图像输出 ■ 如

该工具包括引导滤波器、引导上采样和残差插值。 请在示例文件夹中运行 runall.m。 参考： 导向过滤器： Kaiming He、Jian Sun 和 Xiaoou Tang，引导图像过滤，欧洲计算机视觉会议 (ECCV)，2010 年。 Kaiming He、Jian Sun 和 Xiaoou Tang，引导图像过滤，IEEE Trans。 模式分析和机器智能 (TPAMI)，卷。 35，第 6 期，第 1397-1409 页，2013 年。 引导上采样： Yusuke Monno、Masayuki Tanaka 和 Masatoshi Okutomi，使用引导滤波器的多光谱去马赛克，IS&T/SPIE 电子成像论文集 (EI2012)，数码摄影 VIII，第 8299 卷，第 82990O-1-7 页，2012 年 1 月。 残差插值： Yusuke Monno、Daisu

描述 此回购包含ICNet实现由PyTorch，基于的Hengshuang赵和等。 al（ECCV'18）。 默认情况下，对进行培训和评估。 要求 带有以下pip3 install -r requirements.txt Python 3.6或更高版本： 火炬== 1.1.0 torchsummary == 1.5.1 火炬视觉== 0.3.0 numpy == 1.17.0 枕头== 6.0.0 PyYAML == 5.1.2 更新 2019.11.15：更改crop_size=960 ，最佳mIoU增至71.0％。 花了大约2天的时间。 获取 表现 方法 浓度（％） 时间（毫秒） 第一人称射击 内存（GB） 显卡 ICNet（论文） 67.7％ 33毫秒 30.3 1.6 泰坦X ICNet（我们的） 71.0％ 19毫秒 52.6 1.86 GTX

针对距离扩展目标所占据的各距离单元输出的信杂比在统计意义上不同的一般情况,在分析基于顺序统计的广义似然比检测(generalized likelihood ratio test based on order statistics,OS-GLRT)的基础上提出了两种改进的检测器。第一种是修正的OS-GLRT,它采用或规则,将所有可能的有效距离单元数量得到的OS-GLRT的结果进行融合后做出判决,所得到的修正的OS-GLRT无需有效距离单元数量等目标先验信息。第二种是结合双门限(dual threshold,DH)技术,通过设置固定的第一门限对有效距离单元数目进行估计,动态的第二门限形成最终的判决。与同类检测器相比,新检测器不需要距离扩展目标的先验信息,具有较好的鲁棒性。

Gerbolyze高保真SVG / PNG / JPG到PCB转换器 Gerbolyze将SVG矢量和PNG / JPG光栅图像渲染到现有的Gerber PCB制造文件中。 无需中间光栅化/重新矢量化步骤，即可无损呈现SVG文件中的矢量数据。 尽管如此，gerbolyze支持（几乎）完整的SVG 1.1规范，包括带有Kong，图案，破折号和变换的复杂，自相交的路径 可以通过轮廓跟踪对栅格图像进行矢量化处理（例如gerbolyze v1.0），也可以使用高分辨率灰度仿真将栅格图像嵌入，同时（主要是）保证跟踪/空间设计规则。 通过Tobo 使用Gerbolyze进行的转换，并在PCBWay上进行打印。 在开放源代码和封闭源代码生态系统中，用于PCB艺术的工具都非常有限。 像在PCB上绘制漂亮的图片那样简单的事情可能是非常繁琐的任务。 根据所使用的PCB工具，可能需要各种奥术，甚至适度复杂

基于分水岭算法的高分辨率遥感图像多尺度分割，戈乐乐，赵银娣，分水岭变换是一种常用有效的图像分割方法。针对分水岭的过分割问题，对分水岭分割后的图像，利用多尺度合并差异性度量准则，对过

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基于阴影属性提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法。首先将影像变换到HSI空间，依据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性，结合小区域去除和数学形态学处理，得到精确的阴影区域。然后，分别对I、H、S分量图上各个独立阴影区域与其邻近的非阴影区域进行匹配补偿，再反变换回RGB空间，完成阴影去除操作。实验结果表明，该方法能在不改变非阴影区域信息的情况下，有效地去除阴影的影响。