sart matlab重建代码影像重建 该图像重建项目是圣路易斯华盛顿大学“逆问题的数学方法”课程要求的一部分。 该存储库包含： Matlab代码 固定方法（由Esion提供）-包含最终报告中所述的用于实施ART和SART的所有必要代码。 文件包含其自己的自述文件，描述了每个代码的实现。 FISTA和新方法（NM）（由Uri和Maria撰写）-包含最终报告中所述的用于实施FISTA和新方法的所有必要代码。 文件包含其自己的自述文件，该文件描述了每个代码的实现。 报告（联合协作）最终报告，概述了该项目的主要成果和衍生成果。

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Matlab代码verilog 使用verilog HDL进行基本图像处理。 在这个项目中，我们已经使用Verilog HDL完成了基本的图像增强。 我专注于空间域中的图像增强，特别是参考了诸如亮度操作，图像反转，阈值操作，对比度操作之类的点处理方法。 在此项目中，我们首先使用MATLAB代码将JPG格式的图像转换为十六进制格式。 使用Verilog处理此十六进制文件，并以BMP（位图）格式获得输出。

ICEpdf是一个开源PDF引擎，用于查看，打印和注释PDF文档。本压缩包提供最全最新版本6.2.3版本icepdf jar包，用来pdf转图片

令人敬畏的图像着色 基于深度学习的图像着色论文和相应的源代码/演示程序的集合，包括自动和用户指导（即与用户交互）的着色，以及视频的着色。 随意创建PR或问题。 （首选“拉式请求”） 大纲 1.自动图像着色 纸 来源 代码/项目链接 ICCV 2015 深着色 ICCV 2015 学习表示形式以实现自动着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 彩色图像着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色 SIGGRAPH 2016 [项目] [代码] 通过生成对抗网络进行无监督的多样化着色 ECML-PKDD 2017 [代码] 学习多样的图像着色 CVPR 2017 [代码] 多种着色的结构一致性和可控性 ECCV 2018 使用有限的数据进行着色：通过内存增强网络进行少量着色 CVP

DFT的matlab源代码包括数字图像处理 数字图像处理实验1 2 3 4 实验1：从bmp图像读取二进制数据。 实验2：DCT，IDCT和DFT，IDFT的实现。 实验3：使用Haar Wave实现GaussianFilter，MeanFilter，MedianFilter，Sobel运算符和DWT，IDWT。 实验4：前向目标和背景分割的视频处理。

视频监控系统在交通、边防、公共安全等领域得到普遍的应用，智能化、网络化、高清化是其必然的发展趋势。通过在监控系统中集成智能视频分析算法，可以变被动监控为主动监控，变事后分析为事中分析，甚至事前预警，以达到及时处理应对紧急状况的目的。本论文基于开源计算机视觉库OpenCV开发了一款嵌入式智能监控系统。 本系统的硬件平台基于ARM CortexTM-A8处理器S5PV210，同时具备远程视频监控功能和人脸检测智慧功能。系统人机操作界面使用Qt图形库开发；系统视频采集模块基于V4L2驱动框架设计，并实现监控视频的本地显示；远程监控部分通过S5PV210芯片内置的MFC视频硬编码器实现对监控视频的H.264硬压缩，然后依照RTP/RTCP协议将压缩后的H.264码流发送到Internet，使用VLC软件验证监控视频网络传输的有效性。人脸检测部分使用Adaboost算法，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。 经过测试，系统达到预期的设计目标。本文的重要意义还在于搭建了一种基于OpenCV的嵌入式智能监控系统开发平台，基于该平台可以根据不同的需求开发出更多的智能监控系统。

图像直方图均衡化算法matlab代码 DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m is the MATLAB implementation of my Masters thesis titled "Contrast enhancement with the noise removal by a discriminative filtering process", Concordia University, Montreal, Canada, 2012. In this thesis, a novel approach of low-pass filtering is developed based on multiple stages of median filtering and threshold based image clustering. The input of the filtering algorithm is a low contrast image which is first enhanced by a variant

本文提出了一种基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习框架下的图像分类方法。 具体而言，从所有训练包的实例中学习字典。 包的每个实例都表示为字典中所有基本向量的稀疏线性组合，然后，包也表示为一个特征向量，该特征向量是通过包内所有实例的稀疏表示来实现的。 因此，MIL问题被转换为可以通过众所周知的单实例学习方法（如支持向量机（SVM））解决的单实例学习问题。 有两种提高分类性能的策略：第一，通过使用不同大小的字典重复使用上述方法来获得组件分类器。 其次，将分类器集合的结果用于预测。 与最新的MIL方法相比，COREL数据集上的实验结果证明了该方法在分类准确性方面的优越性。

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