搜索：债权分割
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https://www.eeworm.com/dl/519/400809.html
加密解密
加密的步骤 1) 计算N的有效位数tn（以字节数计）
加密的步骤
1) 计算N的有效位数tn（以字节数计），将最高位的零忽略掉，令tn1＝tn－1。比如N＝0x012A05，其有效位数tn＝5，tn1＝4。
2) 将明文数据A分割成tn1位（以字节数计）的块，每块看成一个大数，块数记为bn。从而，保证了每块都小于N。
3) 对A的每一块Ai进行Bi＝Ai^E MOD N运算。Bi就是密文数 ...
https://www.eeworm.com/dl/870908.html
技术资料
机器人仿人机械臂控制
机械臂逆运动学、目标识别与定位是服务机器人手臂控制中的关键技术。为了更好地与复杂多变的非结构化
环境进行交互，提出一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法．给出一种针对6自由度手
臂的逆解算法，并采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法．然后，根据识别出的目标三维 ...
https://www.eeworm.com/dl/932084.html
技术资料
一种无线Ad_hoc网络中的非平衡多描述视频编码方法
·摘 要:提出一种适合于无线Ad hoc网络传输的单信道非平衡多描述视频编码方法，将视频源编码为一个高质量描述和一个低质量描述，并通过合适的分包方法将两个描述封装在一个信道上进行传输．由于是通过视频帧采样和对运动信息进行分割，提高了低质量描述的编码效率．该方法能够在同样的信道条件下获得 ...
https://www.eeworm.com/dl/932607.html
技术资料
基于混合高斯模型与小波变换的火灾烟雾探测
·摘 要:本文提出了一种基于混合高斯模型和二维离散小波变换的图像型火灾烟雾探测方法。在RGB空间使用混合高斯模型对背景进行建模，通过当前图像与背景参考模型的比较提取可疑区域，分割可疑图元。对可疑图元进行特征提取：在灰度空间通过二维离散小波变换提取高频和低频能量特征值；在HSV空间提取颜 ...
https://www.eeworm.com/dl/935210.html
技术资料
基于NSA多尺度模型的人脸识别
·摘 要:提出了NSA多尺度模型。该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设。首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系；其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系；最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像。利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的 ...
https://www.eeworm.com/dl/952782.html
技术资料
基于小波重构和灰度分段的红外图像放大增强
·摘 要:传统的内插算法在放大红外图像时都存在着一定的缺陷，提出了一种基于小波重构和灰度分段变换的图像放大新算法。该算法先对原始图像进行小波变换获得高频系数，运用牛顿插值算法放大高频系数作为放大图像的高频成份，再将原始图像作为低频成份，进行小波重构，可得放大图像。为了增强放大图像 ...
https://www.eeworm.com/dl/954076.html
技术资料
基于二进小波变换和快速主动轮廓模型的医学图像边缘提取
·摘 要:医学图像的病灶边缘一般呈弱边缘特性，噪声干扰使得提取病灶边缘更加困难，传统的分割方法不能取得令人满意的效果。我们提出了一种基于二进小波变换和主动轮廓模型的病灶边缘提取方法。该方法采用二进小波检测出真正的边缘点，将其作为初始轮廓，再利用改进的快速主动轮廓模型算法连接边缘点 ...
https://www.eeworm.com/dl/954171.html
技术资料
期刊论文：尿沉渣图像自动识别算法的研究.
·简  介： 重庆大学博士学位论文木文结构如卜:第一章绪论中论述木课题的意义、目的以及国内外相关的研究现状:第二章论述尿沉渣图像增强算法的研究，包括相关理论分析，实验及结果分析，以及算法的实现:第三章论述了尿沉渣图像分割算法的研究，包括相关理论分析，算法研究与实现以及相关的实 ...
https://www.eeworm.com/dl/955824.html
技术资料
XYZ空间与小波能量特征融合的车牌定位
·摘 要:针对复杂背景情况下的车牌定位问题，给出了一种融合了小波高频能量的方法。首先利用CIE-xy色品图进行颜色分割，找到符合车牌底色的候选区域。然后对候选区域进行数学形态学滤波，消除不必要的干扰。接着利用车牌特有的结构特征剔除明显不符合车牌特征的候选区域，提取符合条件的候选区域进行 ...
https://www.eeworm.com/dl/990377.html
技术资料
opencv例程汇总
这份精心整理的OpenCV例程汇总，涵盖了从基础到进阶的各种图像处理技术实例，包括但不限于边缘检测、特征提取、图像分割等关键应用。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中找到适合自己的学习材料。通过这些实用性强的例子，您可以快速掌握OpenCV库的核心功能，并将其应用于实际项目中。本资 ...