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相空间重构方法
- 一种新型的相空间重构方法
zernike矩重构
- zernike重构
SFS三维重构递推算法的求解及精度研究
- 由单幅二维图像重构出曲面的三维几何形状技术一直是图像领域研究的难点，主要 表现在现有方法重构精度较低、图像辐射度方程的迭代求解容易发散以及光照易受到干 扰等难以解决的问题，整个理论体系还不完善。由于从明暗恢复形状的方法，只需单幅 图象的灰度信息就可恢复物体三维表面形状，所以近年来，SFS技术作为计算机视觉领 域重要的研究方向，己日益被关注，尤其在工业、农业、国防、医学、空间技术等领域， 更具有广泛的应用前景。
压缩感知的几种重构算法比较的源代码
- 压缩感知的几种重构算法比较的源代码 有OMP CoSaMP SP等 现有算法包括的比较全-Several compressed sensing reconstruction algorithm to compare the source code has OMP CoSaMP SP comparison of other existing algorithms, including full
小波分解与重构
- 详细介绍了小波分解与重构过程，并用matlab对其实现。
双正交小波分解和重构图像
- 双正交小波分解和重构图像
时间序列相空间重构
- 从时间序列重构相空间
相空间重构方法综述
- 想空间重构方法综述
基于压缩感知的信号重构
- 在基追踪法下的信号的重构的matlab程序
cosamp重构算法
- cosamp重构算法例程
重构--改善既有代码的设计
- 代码重构的方法
可分离二维二进小波的快速分解与重构算法
- 可分离二维二进小波的快速分解与重构算法
1DSignal_DecomRecon_Bywavelet[xtulbd,050311]
- 对一维信号进行小波分解和重构的C程序，绝对误差为10^-11.1）主程序：Mallat.c2）一维信号的输入文件：wdata.dat2）分解重构过程中产生的数据的文件：Data.txt-right one-dimensional signal wavelet decomposition and reconstruction of C procedure, the absolute error of 10 ^-11.1) main pro
分解与合成
- 用Matlab中的Haar和Db9小波对图像进行分解和重构,并在不同阈值下用PNG格式存储重构的图像.-Matlab Haar and the right image Db9 wavelet decomposition and reconstruction, and under different thresholds with PNG format image storage remodeling.
二维小波变换
- 关于二维小波变换的程序 [精华] 说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用F
任意平面的裁切0.2
- 基于vtk的三维重构与裁切: 1.16位非压缩位图的读取与设置. 2.图像数据载入映射器 3.裁切平面的设置 4.边界的设置与显示 5.三维重构 注:需安装vtk4.0以上版本-It s about 3D reconstruct and clip based on VTK including reading and configration of 16 bits non_contracted bitmaps,th
三视图
- bmp图片的三维重构和三方向视图的显示,用delphi开发-bmp images and the three-dimensional reconstruction of three directions View shown that the development of delphi
Horn
- SfS算法，最原始的，绝对经典。对搞计算机视觉图像重构的同志大有帮助。-SfS algorithm, the most primitive and absolute classic. To engage in computer vision image reconstruction comrades of great help.
wavelet_signal
- 采用mallat算法进行小波分解/重构的程序，支持一维和二维信号-Mallat algorithm using wavelet decomposition/remodeling process, support one-and two-dimensional signal