５.功率谱密度 M序列的功率谱

该算法可以实现深度学习去除各类图像中的伪影。Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Encoder 负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。 Decoder 恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 Unet主要可分为三部分来看分别为左（特征提取），中（拼接），右（上采样） 特征提取部分：它是一个收缩网络，通过四个下采样，使图片尺寸减小，在这不断下采样的过程中，特征提取到的是浅层信息。具体过程是，输入图片然后经过两个卷积核（3x3后面紧跟着一个Relu）以论文原图为例：输入572x572，经过两个卷积核（大小为3x3）大小从572-570-568，然后经过一个Maxpool（2x2）图片尺寸变为284这即为一个完整的下采样，接下来三个也是如此。在下采样的过程中，

PBootCMS插件-PBootCMS插件包含关键词采集,关键词文章采集,伪原创,自动发布,自动推送搜索引擎。实现全自动SEO优化的PBootCMS插件

WeChat_tweak：:hot_springs:iOS版功能最全的微信插件，支持最新版微信，可以自动抢红包，屏蔽消息和群消息，过滤特定的群聊，防止撤回消息，伪定位（朋友圈和附近的人），修改微信运动步数和实时取景做聊天页的背景等功能

此为福州大学数字图像处理课程本人实验代码，包含基本的图像时域，空域增强，伪彩色，图像复原，变换域变化等

opencv CCT圆环编码，支持指定位数和伪摄变换 c++版本

首先，对原始影像进行分块，通过伪随机序列选择要嵌入的影像块；然后，采用量化的方法在每一块的DCT低频系数中嵌入水印信息；最后，通过精度约束，对嵌入水印信息后的遥感影像进行误差控制。由于采用了量化的方法嵌入水印信息，其提取过程不需要原始影像的参与，实现了盲检测。实验结果表明，该算法在满足水印算法鲁棒性的同时，也能达到对遥感影像近乎零修改的目标。

建立了一套针对由金属伪影造成的CT图像质量退化的恢复算法。利用Non-Local前置滤波（Non-Local Pre-filter，NL-PF）对原始CT图像进行全局滤波，从而有效地滤除原始图像中的噪声并对射线状金属伪影进行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法（Mutual Information Maximized Segmentation，MIMS）从图像中分割出伪影成份，并利用其周围非伪影部分的像素对伪影类像素进行插值处理得到一个称之为“伪组织”类的图像。最后，通过融合“伪组织”图像的sinogram和原始CT图像的sinogram，得到校正的sinogram并采用滤波反投影重建算法完成金属伪影的CT校正图像。利用所提出的方法可以对含有金属伪影的CT图像进行有效伪影消除，其中射线状伪影消除效果显著。另外，此方法还可以锐化器官轮廓，避免了临床上由于金属伪影导致的放射治疗效果下降。实验表明，金属伪影消除算法可以有效地消除高密度物体造成的金属伪影，从而提高临床诊断和治疗的效果提供技术支持。

运动系统使用前向运动学的运动学原理，每个关节的角度都由逆运动学的伪逆雅各布运动所发现的关节速度来更新。 纸： link1： 具有反向运动学PD-伪反向Jacobian和正向运动学Denavit Hartenberg的机器人操纵器控制。 链接2： 具有反向运动学PD-伪反向Jacobian和正向运动学Denavit Hartenberg的机器人操纵器控制。 影片示范：https：//youtu.be/uj6hN6i_zMc

文件名：花蝴蝶加花正式版 -用于给程序“穿”衣服 -加花后可以在一定程度上干扰杀软的判断 -类似于伪壳