代码搜索：图像重建
找到约 10,000 项符合「图像重建」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/367307/9757838
pro chapter04openjpgfile.pro
; Chapter04OpenJPGFile.pro
PRO Chapter04OpenJPGFile
FileName = PICKFILE()
Catch ,EerrorVariable
IF EerrorVariable NE 0 THEN BEGIN
CATCH, / CANCEL
PRINT, ' 文件类型非JPG图像文件！不能正常打开！'
www.eeworm.com/read/247588/12639716
pro chapter04openjpgfile.pro
; Chapter04OpenJPGFile.pro
PRO Chapter04OpenJPGFile
FileName = PICKFILE()
Catch ,EerrorVariable
IF EerrorVariable NE 0 THEN BEGIN
CATCH, / CANCEL
PRINT, ' 文件类型非JPG图像文件！不能正常打开！'
www.eeworm.com/read/236337/14020175
dfm unitfrmmain.dfm
object Form1: TForm1
Left = 98
Top = 181
Width = 544
Height = 375
Caption = '图像漫游'
Color = clBtnFace
Font.Charset = DEFAULT_CHARSET
Font.Color = clWindowText
Font.Height = -
www.eeworm.com/read/386328/8753917
txt 二维最佳直方图熵法及传统遗传算法.txt
灰度图像阈值分割的效果如图所示：
源图为：Fifure No.1
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值分割后的图像为：Fifure No.2
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值为(s,t)：
181
121
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值搜索所用时间（s）：
5.461720000000000e+002
>> 5.4617200000000
www.eeworm.com/read/365858/9843406
txt 二维最佳直方图熵法及传统遗传算法.txt
灰度图像阈值分割的效果如图所示：
源图为：Fifure No.1
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值分割后的图像为：Fifure No.2
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值为(s,t)：
181
121
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值搜索所用时间（s）：
5.461720000000000e+002
>> 5.4617200000000
www.eeworm.com/read/160178/10560489
h seed.h
#ifndef _seed
#define _seed
unsigned int seed_data[128] =
{
/*-- 调入了一幅图像：这是您新建的图像 --*/
/*-- 宽度x高度=32x32 --*/
0x7F,0xFF,0xFF,0xFE,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xEF,0xDF,0xB
www.eeworm.com/read/455754/7366394
txt 二维最佳直方图熵法及传统遗传算法.txt
灰度图像阈值分割的效果如图所示：
源图为：Fifure No.1
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值分割后的图像为：Fifure No.2
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值为(s,t)：
181
121
二维最佳直方图熵法及传统遗传算法阈值搜索所用时间（s）：
5.461720000000000e+002
>> 5.4617200000000
www.eeworm.com/read/244560/12856431
m wavelet_vector_comprssion64.m
%程序L7_2.m: 应用小波变换与向量量化做图像压缩%
%利用LGB训练一层小波变换后四个频带的码本%
function Wavelet_Vector_Comprssion()
%X=imread('j:\数字图像处理－活用Matlab程序\CH7\lena.bmp','bmp');
%[LL1,LH1,HL1,HH1]=dwtper2(X,'bior3.3');
%load lena
www.eeworm.com/read/244560/12856467
m swtdiping.m
%程序L7_2.m: 应用小波变换与向量量化做图像压缩%
%利用LGB训练一层小波变换后四个频带的码本%
function Wavelet_Vector_Comprssion()
%X=imread('j:\数字图像处理－活用Matlab程序\CH7\lena.bmp','bmp');
%[LL1,LH1,HL1,HH1]=dwtper2(X,'bior3.3');
%load lena
www.eeworm.com/read/409346/11331872
m djxx.m
function T=djxx(X)
%大津法根据背景和前景的类间方差值来求解图像的最优域值
%大津法根据的原理是利用类别方差作为判据，选取使类间方差最大和类内方差最小的图像灰度值作为最佳域值
[m,n]=size(X);
N=m*n;
num=zeros(1,256);
p=zeros(1,256);
for i=1:m
for j=1:n
num(X