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ExhCAD_1_01a_Final
- 《管状换热器计算机辅助设计系统ExhCAD绘图系统(版本:1.01a Final)》为自由软件，采用增量软件开发模型，并用UML对软件进行 建模，以便更新。 该版本只是对换热器的最简单的形式做出设计，而且程序在计算 (包括设计、校核两部分，其中校核部分未编)、绘图过程中都作了简 化，虽然采用了参数化绘图，并能进行简单的数据管理，但没有考虑 换热器的插入件、安装(待编)等因素的影响，特别是在绘图中用 Automatuion技术绘制了管子部分,并对一些常
fft2d
- 离散傅立叶变换已成为数字信号处理的重要工具，然而，它的计算量较大，运算时间长，在某种程度上却限制了它的使用范围。快速算法大大提高了运算速度，在某些应用场合已能作到实时处理，并且开始应用于控制系统。
offline_rec
- 最小二乘模型参数离线辨识，解决这类问题的优化计算，可以提高速度，节省时间
CrossCorrelationImageMatching
- 最大积相关图像匹配源码与测试图片，实现了最大积相关的计算，完整的演示，匹配时间计算。
match
- 针对传统图像相关匹配算法计算量较大的问题,研究图像库中相关图像搜索方法. 提出一种改进的相关 匹配算法,该方法通过对相关系数公式进行简化和迭代运算,减少了重复运算. 通过设定参考图像与目标图像的相 关系数阈值,只需计算方差相差较小的点的相关系数,提高了运算速度,计算时间减少到原来的14 ％ ,甚至更短. 在文件夹的图像搜索中实现了图像的快速匹配.
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- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
jiyuHausdorffdetuxiangpeizhun.
- 针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换，推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广 义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比，缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时，根据Hausdorff距 离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面，节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算 Hausdorff距离时，剔除琐碎的边缘，仅使用较长的边缘计算。试验结果表明，这些改进方法较大地提高了基于 Hausdorff距离的图像配准的计算速度。
Harris-Corner
- 针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法.改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进行比较,分析出局部范围内的像素点的灰度值分布.根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步角点检测的计算对象,并计算其角点响应函数值,如果角点响应函数值大于设定的阈值,该点则会被确定为最终的角点.实验结果表明:改进算法的角点检测时间仅为原算法的14.3 ,并实现了对T、斜
OTSUMultiThre
- 1.本程序功能包含显示直方图，OTSU的单值分割，OTSU的二值分割,OTSU的三值分割 2.在OTSU的分割时，通常情况下我们是通过类间方差得到一个分割阈值，但是有时候我们需要得到各灰度级别的目标，那么采取多值分割是 很必要的，通过改进得到OTSU的多值分割方法 3.本程序另外还有显示直方图，计算程序运行时间，处理结果以新的窗口显示等细节，这部分适合MFC初学者。-1. This procedure shows the histogram feature, OTSU sing
SlipWin
- 图像处理中创建自适应窗口的程序，牺牲计算时间提高算法处理质量。附带一个使用自适应窗口的模版。-Adaptive image processing to create a window procedure, the expense of computing time algorithm improve the quality of treatment. Attached to a template using the adaptive window.
new
- 摄像机标定新算法,用一个子函数计算出两组运动组的参数 本程序用于调试摄像机标定新算法 这个程序在原来的基础上改变了部分返回值，将标准离差改为均方值的计算 加入标定整体误差计算，运动复原和三维复原整体误差计算 应先用计算出的平移矢量进行三维复原，从得出的点对统计其z方向为正的个数，多者为正确的平移矢量 已完成 程序太复杂，简化，将输出参数只考虑整体复原误差,这样的运行时间与不简化时差不多，需要进一步简化程序 -The new camera calibration alg
chirplet_analasis
- 一种自适应chirplet分解的快速算法 针对信号自适应chirplet分解未知参数多、实现起来比较困难的特点，文献[1]提出了一种新的chirplet分解快速算法。该算法利用计算信号的二次相位函数，得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论，此时通过谱峰检测可同时获得chirplet调频率、时间中心和幅度的估计；然后通过解线性调频技术获得其初始频率和宽度的估计，仿真结果验证了本文算法的有效性。 -Chirplet an adaptive decomposition al
homework
- 使用基于PCA+KNN算法实现的人脸识别，本算法的优点在于使用的是基于2DPCA的方法，计算时间更短，效率更高。-PCA+ KNN-based face recognition algorithm, the advantage of this algorithm is based on the use of 2DPCA method in calculating the time is even shorter, more efficient.
timetest
- 本程序给出了算法的运行时间计算，可以计算程序运行时间-This procedure is given the run-time calculation algorithm,
40e87b3a-0df7-43ec-8729-916b7c6ea92fR
- 基于CUDA的立体视觉 在本文中，我们提出了一个基于GPU的加速方法，以加快计算量图像配准 统一设备架构（CUDA技术）。一种新颖的CUDA技术为基础的联合直方图计算方法介绍 在这个文件，该文件还对二维图像配准和其他应用程序的一般图形宝贵。此外， 1算法的改进，提出改进FMRIB广泛使用的线性图像注册工具 （调情）。虽然采取了额外的时间是通过应用该算法的改进，我们的实现表明， 能够执行一个完整的12个自由度（自由度）的两个脑容量图像配准在近35秒， 时间大约是10比本
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
Adaptive-Block
- 针对图像稀疏分解的计算时间复杂度非常高这个问题,提出了分块自适应图像稀疏分解算 法。该算法根据稀疏分解计算时间复杂度和待分解图像大小之间的关系,把待分解图像分成互不重 叠的小块,然后对每个小块图像进行稀疏分解。根据每一块的复杂程度,自适应地决定稀疏分解的 结束。-Sparse decomposition of image is very high computational complexity of this problem, a block adaptive image spar
ALC_Ray_Caster
- 本文介绍的剪切图像顺序光线投射，一个新的体绘制方法。这种方法使得采样数据在图像质量相当于三个尺寸，最好的射线每像素体绘制算法（全图顺序），而在同一时间计算复杂度和保留空间相干性接近已知的最快算法（剪切变形）。在剪切图片的顺序，如剪切，弯曲，体积数据集重新取样片沿平行于其他物体的射线。不同剪切变形，但象纹理为基础的方法，射线演员通过对图像的像素的平面和样品中心点是在与每个切片射线的交点。-This paper describes shear-image order ray casting, a
work
- 针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题，提出了改进的FCM算法，先将图像分割成窗口大小的子块，然后以子块为单位提取特征向量，用FCM聚类粗分割，然后对边缘子块，以像素为单位从新提取特征向量，进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。-For the FCM algorithm and the calculation of long run the problem of large proposed improved FCM algorithm, first image into bl
fastalgorithm
- 主要是针对景象匹配中矩特征计算量大、耗时时间长问题，提出了一种新的快速匹配算法。仿真效果良好。-Mainly in the moment features for scene matching large amount of calculation, time-consuming for a long time problem, we propose a new fast matching algorithm. Simulation results is good.