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rcd
- 问题描述: 一杯沸水冷却，圆柱体模型，底面半径0.05m，高0.1m，周围温度20度，初始水温100度 方程是四维输运方程（常数a^2=k/(c*p)，k是热传导系数0.6006焦/（米*秒*度）） 初始条件：t=0时水等于100度 边界条件：1.上下壁都是自由冷却，第三类边界条件，周围温度保持在20度（H=k/h,h取1） 2.杯壁绝热，第二类边界条件 图形显示格式,取过圆柱轴的截面温度变化将其做
tradition
- 已知24位位图图像，计算其质心位置，并以质心为极点在边界相应位置取点-known bitmap images, calculate the center position, and center pole of the border point from the corresponding location
fill_point
- 种子填充算法,先把种子像素如栈,再逐点扫描该点左右边界之间的像素,并置成新的像素,即完成一条扫描线的转换,然后再取上下扫描线并重复上面的过程,即完成填充.-seed filling algorithm, the first seed pixels as stack, then scan the point-by-point about the border between the pixels, home and a new image
chaincode
- 1.首先将原始图档(如图三)由RGB彩色模型转换成HSI彩色模型，取其 I 亮度模型。 2.再萃取出亮度值大于0.999之部份，进行数次膨胀与侵蚀运算后，即可取得火焰部份(如图四)。 3.图四之火焰影像进行边缘运算，并找出边缘之每一点坐标，再将坐标排序，取最小值作为链码的启始点(如图五之红色星号)。 4.链码产生的方式：沿边缘依逆时针的顺序扫瞄下一个边界值，并依序输出链码(如图七)。-1. First, the orig
yuanzhut
- 一杯沸水冷却，圆柱体模型，底面半径0.05m，高0.1m，周围温度20度，初始水温100度 方程是四维输运方程（常数a^2=k/(c*p)，k是热传导系数0.6006焦/（米*秒*度）） 初始条件：t=0时水等于100度 边界条件：1.上下壁都是自由冷却，第三类边界条件，周围温度保持在20度（H=k/h,h取1） 2.杯壁绝热，第二类边界条件 -cup of boiling water cooling cylinde
20077419401162
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆
bsubsamp
- 数字图像处理(冈萨雷斯)书中的边界链码实现,该程序通过取网格,简化了编码的数据量
mnyz
- 一杯沸水冷却，圆柱体模型，底面半径0.05m，高0.1m，周围温度20度，初始水温100度 方程是四维输运方程（常数a^2=k/(c*p)，k是热传导系数0.6006焦/（米*秒*度）） 初始条件：t=0时水等于100度 边界条件：1.上下壁都是自由冷却，第三类边界条件，周围温度保持在20度（H=k/h,h取1） 2.杯壁绝热，第二类边界条件 图形显示格式,取过圆柱轴的截面温度变化将其做成动画.
mathvalue_1
- 从人口普查统计，已知某国新生儿母亲的年龄累计分布为N=N(t)，其中t为母亲年龄，N为新生儿的母亲年龄低于或等于t的新生儿数目。下表给出了间距为5的数据。 t 15 20 25 30 35 40 45 50 N 0 7442 26703 41635 49785 50209 50226 50230 取边界条件为N’(15)=N’(50)=0,利用三次样条插值求出15至50岁之间，每一年龄（即x=15,16,……，
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- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆
Boundary
- 该程序主要针对三角形问题，通过输入三角形三条边的取值范围，自动生成边的测试值，并对测试值是否能构成三角形、是否等边三角形、是否等腰三角形、是否直角三角形进行了判定与显示。其中在测试值的生成方式上，采用了两种自动生成方式：一是健壮性测试（所谓的七点法），二是边界值分析（也即五点法）。
fast_distance_map_caculate
- 使用边缘跟踪，种子填充等算法提取图像边界，然后使用并行的方法来计算图像的距离图。-using edge tracking and seed filling algorithm to detect the edges of images, then use the parallel approach to the calculation of the distance between the image map.
mathvalue_1
- 从人口普查统计，已知某国新生儿母亲的年龄累计分布为N=N(t)，其中t为母亲年龄，N为新生儿的母亲年龄低于或等于t的新生儿数目。下表给出了间距为5的数据。 t 15 20 25 30 35 40 45 50 N 0 7442 26703 41635 49785 50209 50226 50230 取边界条件为N’(15)=N’(50)=0,利用三次样条插值求出15至50岁之间，每一年龄（即x=15,16,……，
9
- ch9_2_1：调用函数bwmorph实现骨架化操作（§9.2.4） ch9_2_2：利用函数bwperim实现提取边界操作（§9.2.4） ch9_2_3：利用函数bwmorph实现提取边界操作和骨架化操作（§9.2.4） ch9_2_4：利用函数imbothat处理图像（§9.2.4） ch9_2_5：利用函数imclose执行图像闭运算（§9.2.4） ch9_2_6：利用函数imopen执行图像开运算度（§9
img-reg
- 对图像实现骨架化操作、提取边界、执行图像开运算度、增强图像对比度并提取文本图像中的某些字符对象。-Implementation of the image skeleton operation, extraction of the border, the implementation of open computing degree images to enhance image contrast and to extract the t
bianjielianma
- MATLAB 特征提取 边界链码（图像处理）-MATLAB boundary chain code feature extraction (image processing)
GUISUSAN
- 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪
imrotate_my
- 一个空间点P绕一个中心点C旋转可用接续的三个变换来实现：第1个变换平移点C到坐标系原点位置，第2个变换将点P绕原点旋转，第3个变换平移点C回到其相对于坐标系原点的原始位置。当原始图像点乘以变换矩阵，得到新的图像位置点时，其位置可能不是整数值，该位置的灰度值需要通过灰度插值获得。在不改变输出图像大小的情况下，超出原始图片范围的区域，MATLAB原有函数imrotate的处理方法为将其灰度值全部置零，本文通过取模操作对超出区域进行了另外一种
find_target
- 求取一幅二值图像包含目标区域的最小矩形框，返回矩形框的上下左右边界，然后根据边界坐标在图上画出目标区域。-Strike the rectangle that contains the smallest rectangular target area in a binary image, return to the top and bottom rectangular box around the border, and then dra
Hermite
- 根据所给定的节点值和节点上的函数值,取边界条件为 “左右两端的一阶导数值为零”, 编制构造三次样条函数的 Matlab 程序。 另附测试程序-Depending on the value of a given node and the node function value, taking the boundary conditions for the " right and left ends of the first