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FusionCode1
- 针对多聚焦图像融合，本文首先介绍了小波变换融合算法，虽然小波变换方法无冗余，高频分量损失较小，具有较好的融合效果，但存在两个主要缺点：一是移变性，二是融合图像在重构时会受到一些外来因素的影响，所以仍会丢失一些边缘信息，为了克服小波变换法的以上缺点，可以采用基于小波分解和点扩展函数模型PSF相结合的融合方法。该方法首先对不同的图像进行无降2采样的小波分解，以保持与源图像大小相同，然后分别将其各方向、各尺度的高频分量进行叠加，并依此提取其高频分量的特征信息来判定清晰目标或模糊目标，以此来设计融合算法
ImageRegistration_model
- 我的毕业设计程序--对遭受仿射变换、非线性形变的图像实现基于模型的图像配准（需手动选取配准点），matlab仿真程序。-I graduated from the design process -- from the affine transformation, Nonlinear deformation of the image of the model-based image registration (required manually selected registration point
15883876gvf_model
- 采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系，并使用基于训练样本的非参数化的概率表示，在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法，可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画-W e learn the portraiture from a set of real artwork examples．Dif— ferent from previous texture synthesis and image synthesis works that assumed mo
Example-Based_Automatic_Portraiture
- 摘 要 提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法.文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画.在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人 脸结构准确性的关键.文中所提供的例子表明了该文方法的有效性-Abstract In this paper , we present a new approach for au
CandideDemo
- 基于棒模型的人体骨骼动画设计方法，x文件设计有不足之处。-Stick model of the human skeleton based animation design method, x document design inadequacies.
20100905tuxing
- 本书从图形学最基础的光栅扫描、区域填充、画直线和圆弧等算法讲起，详细介绍了线裁剪和面裁剪、凸区域裁剪和凹区域裁剪的异同，景物空间消隐算法和图像空间消隐算法的差别，具体讲述了二叉空间剖分(BSP)、八叉树等图形学中常用的数据结构。新版本增加了图形用户界面、椭圆、图像压缩和线条反走样算法等，还增加了Liang-Barsky裁剪算法和Nicholl-Lee-Nicholl裁剪算法。新版本大大扩充了可见面光线跟踪算法。在绘制这一章中新增了基于物理的光照明模型，透明效果，阴影生成，纹理映射，以及锥光束、平
Shepp_logan_Reconstruction
- 用matab的GUIDE开发环境设计一个基于Shepp_logan模型图像的MRI 图像重建仿真平台，可以模拟K空间线性和螺旋轨迹设计，K空间数据采集过程以及均匀采样下图像重建。-This is a simulation plantform used for MRI image reconstruction based on Shepp_logan model image in the development environment of matlab GUIDE.It can simulate
8-(2)
- 针对当前CGF行为建模时存在的决策过程过于呆板和教条化、仿真实体逼真度存在缺陷、同一仿真实体建立不同 决策模型时采用的方法过于单一等t - l题，对行为建模技术进行了研究，建立了自行高炮CGF的战术规则库，重点研究如何应 用基于规则的专家系统对自行高炮CGFA．类行为模型进行开发，最后基于此方法对车长的行为模型进行了设计实现。该方 法避免了对复杂的乘员决策行为进行分析和建模的过程，实时性好，对今后相关的研究工作具有较好的参考价值。-Abstract：Aiming at the pro
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
基于图像处理的指针式仪表识别设计_赵菁
- 随着电子技术的发展，指针式仪表的数字化读数成为人们研究应用的热点。 论文给出了一种基于图像处理的指针式仪表数字化读取的技术方案，能够代替人 眼对指针式仪表进行检定和读数，提高了读数的准确性和效率，减少了人工的重 复性劳动。 论文首先介绍了与指针式仪表识别设计相关的图像处理知识，包括空间RGB 和YUV模型，灰度图像，图像的预处理方法，边缘检测及Hough变换原理，并在 MATLAB的软件平台上进行了算法仿真。(With the development of the elect