LED显示屏灰度设计相关, 很有参考价值啊(5)
上传时间： 2014-12-05
上传用户：woshiayin
灰度图像的频域增强,MATLAB实现,内有图
上传时间： 2016-07-11
上传用户：zhenyushaw
在理想情况下采用非可靠度导向的顺序扫描法或菱形算法等相位展开的基本方法可以正确展开相位，这些算法具有最简单的和确定的扫描路径，如果测量过程中噪音较大或本身有些地方不满足采样定理，采用非可靠度导向方法展开会出现错误。可靠度导向的相位展开方法可以绕开二维相位场中的无效点，在某 种程度上将误差降到最小。
上传时间： 2016-07-11
上传用户：heart520beat
MOEAs对于度欧表的有 花纹那
标签： MOEAs
上传时间： 2016-07-14
上传用户：aappkkee
Java做的一个百度mp3下载软件，用的是NetBeans开发。这是可执行的程序
上传时间： 2013-12-21
上传用户：tyler
提取灰度图的边界，输入参数是灰度图，输出参数是灰度图边界的坐标
标签： 灰度
上传时间： 2014-12-01
上传用户：Ants
简单的对话程序 有些像QQ粗糙
标签： 程序
上传时间： 2016-07-26
上传用户：manlian
几种图像处理源码 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间： 2013-11-25
上传用户：jkhjkh1982
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
