采样图示说明
梳状采样函数
1、原函数：
f (x)
3、采样后函数：
2、梳状函数：
x
f (x)
x
comb(x)
x
fp(x)
2021-11-16 16:28:11
3.09MB
1
利用通用小波失真函数的失真代价的四舍五入误差为0.5时嵌入失真为零的问题，提出了一种基于边信息的通用小波失真函数（SI-UNIWARD）。该方法首先对前载体的原始像素进行四舍五入，然后重新定义了一组间距合理的四舍五入误差，产生了新的嵌入代价。
2021-10-28 17:07:46
2.42MB
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多图像平均法的MATLAB实现
I=imread('eight.tif');
I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
I2=imnoise(I,'gaussian',0,0.03);
I3=imnoise(I,'gaussian',0,0.04);
Y=(double(I1)+double(I2)+double(I3))/3;
subplot(221),imshow(I1);
subplot(222),imshow(I2);
subplot(223),imshow(I3);
subplot(224),imshow(uint8(Y));
2021-10-10 23:01:26
9.79MB
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包括椒盐噪声，高斯噪声，均值滤波，中值滤波，高斯滤波，Sobel滤波，Laplace滤波和对应的系统函数以及三种常用的参数分析，MSE，PSNR，SSIM，基础知识推导以及内容，代码上都有详解。有缘人看到就拿去用
2021-09-29 10:17:33
5.57MB
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Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains:A Survey on Graph Neural Networks
深度学习的成功在各种机器学习任务中得到了广泛认可，包括图像分类、音频识别和自然语言处理。作为深度学习在这些领域之外的扩展，图神经网络 (GNN) 旨在处理以前的深度学习技术难以处理的非欧图结构。现有的 GNN 使用各种技术呈现，这使得直接比较和交叉引用更加复杂。尽管现有研究将 GNN 分为基于空间和基于光谱的技术，但尚未对它们的关系进行彻底检查。为了弥补这一差距，本研究提出了一个系统地整合了大多数 GNN 的单一框架。我们将现有的 GNN 组织到空间和光谱域中，并暴露每个域内的连接。谱图理论和近似理论的回顾在进一步研究中建立了跨空间和谱域的强关系。
2021-08-27 13:05:21
1.14MB
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行业分类-作业装置-一种融合多级离散傅里叶变换的空域彩色数字图像盲水印方法.zip
2021-08-11 17:10:30
436KB
交通运输行业周报：中国民航迎史上最大范围空域调整，航班准点率有望提升.pdf
2021-07-06 17:03:06
848KB