**多尺度傅里叶描述子(Multiscale Fourier Descriptor, MFD)**是一种在图像处理和计算机视觉领域中用于形状分析和描述的技术。它基于经典的傅里叶变换理论,通过在不同尺度上对图像边缘进行傅里叶变换来提取形状特征,从而实现对复杂形状的精确描述和匹配。 傅里叶描述子(Fourier Descriptor)源于傅里叶分析,它是将离散图像轮廓转换到频域,利用傅里叶变换得到图像形状的频率表示。这种表示方式可以捕捉到形状的周期性和旋转不变性,对于形状识别和匹配具有重要意义。在单尺度傅里叶描述子中,通常是对整个图像轮廓进行变换,但在多尺度情况下,会先对图像进行分段或缩放,然后在每个尺度上分别进行傅里叶变换,以获取更丰富的形状信息。 **形状描述**:在图像分析中,形状描述是关键步骤,它需要准确地提取出图像中的物体边界,并用一组数值特征来表示这些形状。多尺度傅里叶描述子能够提供这样的描述,它通过不同尺度下的频域信息,能够捕捉到形状的细节变化,无论是大范围的形状特征还是微小的局部细节。 **模式识别**:在多尺度傅里叶描述子的应用中,模式识别是一个重要领域。通过对不同形状的多尺度傅里叶表示进行比较,可以有效地识别和分类不同的图像模式,如物体、纹理等。这种方法在识别系统中尤其有用,因为它对形状的旋转、缩放和噪声有较好的鲁棒性。 **形状匹配**:形状匹配是图像处理中的另一项关键技术,常用于图像检索、目标检测和跟踪等任务。多尺度傅里叶描述子在形状匹配中的优势在于其尺度不变性,即无论物体在图像中的大小如何,其傅里叶描述子都能保持相似,这大大提高了匹配的准确性和稳定性。 在压缩包中的"多尺度傅里叶描述子"可能包含源代码、算法实现、示例数据和相关文档,这些都是为了帮助用户理解和应用MFD。通过这些资源,开发者和研究人员可以学习如何使用多尺度傅里叶描述子进行形状分析,包括如何进行图像预处理、如何提取边缘、如何进行多尺度变换以及如何计算和比较描述子以实现形状匹配。 多尺度傅里叶描述子是一种强大的工具,它在图像分析、模式识别和形状匹配等领域有着广泛的应用,其优点在于能够处理形状的复杂性,同时保持对形状变化的敏感性和对噪声的抵抗力。通过深入理解并熟练运用这一技术,可以解决很多实际问题,提高计算机视觉系统的性能。
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《多传感器数据融合与MATLAB》是一本专精于多传感器信息融合技术的书籍,它在信息技术领域中占据着重要地位。数据融合是现代科技发展中的关键环节,尤其是在物联网、智能系统、自动驾驶和机器人等领域。这本书深入探讨了如何有效地整合来自不同传感器的数据,以提高系统性能、准确性和可靠性。 多传感器数据融合是指将多个传感器获取的独立或互补信息进行整合,以产生比单个传感器更精确、全面的环境模型。这一过程涉及多个层次,包括低级的传感器信号处理到高级的情景理解和决策制定。在MATLAB环境下,该技术可以借助其强大的数学计算能力、可视化工具和丰富的库函数来实现。 书中可能涵盖了以下关键知识点: 1. **数据融合的基本概念**:介绍数据融合的定义、重要性以及在不同领域的应用案例,如军事、航空、医疗等。 2. **传感器模型和误差分析**:详细阐述各种传感器的工作原理,包括它们的特性、局限性以及可能出现的测量误差。 3. **信息融合层次**:包括传感器级、特征级、决策级和知识级融合,解释每种层次的融合策略和适用场景。 4. **融合算法**:探讨多种数据融合方法,如卡尔曼滤波、贝叶斯更新、粒子滤波、模糊逻辑、神经网络和深度学习等,以及如何在MATLAB中实现这些算法。 5. **MATLAB工具箱**:介绍如何利用MATLAB的Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox来进行数据预处理、滤波和模式识别。 6. **实例分析**:通过具体的工程实例,展示如何应用MATLAB进行多传感器数据融合设计,包括数据处理、融合算法的选择和优化。 7. **系统集成与评估**:讨论如何将融合系统集成到实际应用中,以及如何评估和验证融合系统的性能。 8. **未来趋势与挑战**:展望多传感器数据融合技术的未来发展,讨论可能遇到的技术挑战和解决方案。 通过学习这本书,读者不仅可以掌握多传感器数据融合的基本理论,还能获得使用MATLAB解决实际问题的能力。对于从事相关研究和开发的工程师、科研人员以及学生来说,这是一份宝贵的学习资源。
2025-04-01 21:29:38 7.39MB Data Fusion
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华为MULTI-TOOL项目的延续 应用基于华为和荣耀智能手机的fastboot和adb模式。允许您使用Kirin和Qualcomm处理器上的任何设备执行各种操作。如果您不熟悉华为设备,该实用程序将帮助您打开引导加载程序,安装TWRP,获取root权限等,而无需命令行知识。对于高级,它是一个经济实惠且功能强大的实用程序,而不是命令行。实用功能每天都在增长。 简要介绍项目的起源Multi-Tool:最初,llibell(inside!Out)单独工作,这一切都始于从VirusPlus翻译和改编实用程序(荣誉6 / 6plus Multi-Tool in Honor 7 Multi-tool,它是在2015年底。然后它没有计划将实用程序上传到XDA,实用程序出现了当VirusPlus建议结合努力并将两个实用程序合二为一时,它的布局是一个弯曲的翻译。这就是Honor Multi-Tool的用法。通过翻译,来自XDA的人帮助了。因此支持2个版本,俄语和英语。论坛w3bsit3-dns.com,他们开始要求为他们的模特制作一个实用工具。一个人没有应用程序 我的手是很难适应一个不同的模式。我们需要有几个人愿意提供帮助。更重要的是对自己的工具完成的工作,开始开发和改造,当模型仍然是新是非常重要的。 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 HUAWEI&HONOR的多功能工具 该实用程序的功能分为BASIC和ADVANCED。Basic具有所有支持的设备。高级,只有那些获得全力支持的人。扩展标记为橙色。 机会 自动更新到当前版本(更新自身)。 更改实用程序语言(Rus / Eng / CN)。 安装自定义恢复/ eRecovery / Recovery_Ramdisk(TWRP)。 安装自定义启动/ Ramdisk。 自定义SuperSu安装助手(Root) 重启到恢复模式| eRecovery | 快速启动和救援模式 来自固件Boot,cust,recovery,system,userdata的固件映像。 解锁/锁定引导加载程序(在本地和Team MT云中保留代码) Raskirpichivanie(Unbrick) 安装华为设备的所有驱动程序 安装华为HiSuite 安装华为Update Extractor 直流解锁安装 安装HCU 在没有Root的情况下启用隐藏/禁用的EMUI功能(EMUI Tweaker) 从在线数据库安装TWRP 从在线数据库安装SuperSu / Magisk 从在线数据库安装Stock Recovery / eRecovery / Recovery_Ramdisk和boot.img 从在线数据库安装排水Boot / Ramdisk映像 安装任何固件(RUFI)。 变化 在该计划中 开发人员 MT队 操作系统 Windows 7 sp1 /8.x/10x(无Windows XP) MAC OS - 通过Parallels。 要求 在提示.NET 4.6.1时安装 接口 俄语,英语 支持 Group to Telegram - 回答您的问题,写下错误并发送您的建议。 论坛 W3bsit3-dns.com,XDA开发人员,Smartsworld 下载 下载多工具 支持的模型 扩展支持 - 库存图片,TWRP,SuperSU等 我们在进入市场三年后不断更新该模型的在线文件库。因此,当设备N + 3(荣誉9)开始销售时,对设备N(例如,荣誉6)的支持停止。支持状态显示在列表中。之后,我们将图像存储在服务器上1年,并在N + 4设备(荣誉10)进入市场时将它们转移到免费托管 - 它将被移动到存档模型列表,其中包含指向存档的链接。 查看列表 存档模型 链接到使用扩展Multi-Tool支持拍摄的模型文件。在链接下,您可以找到并下载库存内核(boot.img),库存恢复(recovery.img),库存eRecovery(recovery2.img),自定义TWRP恢复,自定义内核(内核),用于安装Root(SuperSu)的软件包和用于不同供应商/国家的oeminfo和用于更改区域设置的模型。 查看列表 在线基础变更 HUAWEI&HONOR应用程序的多工具在服务器上有一个支持模型的文件库。它会不断更新我们团队的成员。 结识 俄 英语 © 开发人员TEAM MT | 发展:工作室谢尔盖邦达连科 该实用程序的功能分为BASIC和ADVANCED。Basic具有所有支持的设备。高级,只有那些获得全力支持的人。扩展标记为橙色。 功能: 自动更新到当前版本(更新自身)。 更改实用程序语言(Rus / Eng / CN)。 安装自定义恢复/ eRecovery / Recovery_Ramdisk(TWRP)。 安装自定义启动/ Ramdisk。 自定义SuperSu安装助手(Root) 重启到恢复模式| eRecovery | 快速启动和救援模式 来自固件Boot,cust,recovery,system,userdata的固件映像。 解锁/锁定引导加载程序(在本地和Team MT云中保留代码) Raskirpichivanie(Unbrick) 安装华为设备的所有驱动程序 安装华为HiSuite 安装华为Update Extractor 直流解锁安装 安装HCU 在没有Root的情况下启用隐藏/禁用的EMUI功能(EMUI Tweaker) 从在线数据库安装TWRP 从在线数据库安装SuperSu / Magisk 从在线数据库安装Stock Recovery / eRecovery / Recovery_Ramdisk和boot.img 从在线数据库安装排水Boot / Ramdisk映像 安装任何固件(RUFI)。
2025-04-01 03:43:23 2.95MB Multi- HUAWEI HONOR
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SCSI Multi-Media Commands – 6。SCSI多媒体命令集文档
2024-11-14 16:01:37 4.38MB SCSI USB
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适用于tekla软件 想要将Tekla模型输入到其他软件时,需要借助中间格式,比如 .ifc、.igs、.stp等格式。通过插件Multi Converter多重转换插件,可以输出多种格式:IFC, STEP, IGES, OBJ ,STL, DGN, DWG, DXF, SKP。
2024-10-14 08:54:35 17.8MB
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分享一种强化学习的建模过程,它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法,资源分配是指通信网络中,频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的,怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗,这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。
2024-06-26 09:50:15 935KB 强化学习 多智能体 无人机 资源分配
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基于Multi-Agent的电子信息装备体系作战效能评估方法 本文主要介绍了一种基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法。该方法通过将多Agent方法应用于电子信息装备体系的评估中,旨在提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率。 首先,本文阐述了电子信息装备体系及体系效能评估的概念,并分析了装备体系评估的主要方法和技术。然后,通过对比分析现有的装备体系效能评估方法的优缺点和适用范围,将多Agent方法引入到电子信息装备体系评估中。 多Agent方法是一种基于分布式人工智能技术的评估方法,它可以模拟电子信息装备体系的复杂行为和交互过程,从而评估电子信息装备体系的作战效能。此方法的优点在于它可以模拟电子信息装备体系的多种作战场景,评估电子信息装备体系的作战效能,同时也可以评估电子信息装备体系的子系统的效能。 在本文中,还介绍了多Agent方法的概念、优缺点和基本结构,并构建了电子信息对抗系统的作战效能度量指标,设计了电子信息对抗系统的作战效能仿真框架,并基于AnyLogic平台进行了仿真验证。 此外,本文还讨论了基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景。结果表明,基于Agent的评估方法既适用于电子信息对抗系统的作战效能评估,也适用于电子信息装备体系及其子系统的效能评估。 本文提出的基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法可以提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率,为电子信息装备体系的发展和应用提供了新的思路和方法。 知识点: 1. 电子信息装备体系的概念和分类 2. 装备体系评估的主要方法和技术 3. 多Agent方法的概念、优缺点和基本结构 4. 基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法 5. 电子信息对抗系统的作战效能度量指标和仿真框架 6. AnyLogic平台在仿真验证中的应用 7. 基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景
MultiScreenshots widows 自动截屏软件
2024-05-27 17:11:31 413KB Multi Screenshots
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将该协议用中文翻译,便于查看和学习
2024-04-26 15:10:08 499KB Easymesh mesh
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该MFFW数据集共计包含13对图像,方便大家下载。 原文:MFFW: A new dataset for multi-focus image fusion (原文提到是19对图像),由于在原文中无法找到相关的下载链接,因此将整理的资源下载下来免费提供给各位。 如何后面有谁找到原始的19张图像,记得联系分享一下哟。 下载地址参考: https://github.com/lmn-ning http://www.pxleyes.com/photography-contest/19726 https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/133922637 https://blog.csdn.net/fovever_/article/details/124410445【评论】
2024-04-15 18:20:55 9MB 数据集 多聚焦图像融合
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