DDCT演示展示了在不同块大小和模式下的实施。详细的算法可以在VPS Naidu的文章“基于混合DDCT-PCA的多传感器图像融合”中找到(光学杂志,2014年3月,第43卷第1期,第48-61页)。
DDCT演示不同块大小和模式下的实现及matlab开发
相关推荐
创建不同大小和强度的衍射限制点的模拟图像
特里斯坦·乌塞尔在2012年3月设计了具有随机定位的衍射极限光点的图像,并提供了详细的光点位置和参数数据,用于点查找算法的测试。spotmaker函数可生成指定大小和数量的衍射点图像,包括斑点和噪声。
Matlab
17
2024-07-17
RDuino异步块的Matlab开发
这篇文章探讨了用于RDuino的Matlab异步块的开发。它是makerzone关于Arduino和Sharp红外传感器的系列文章的第二部分。
Matlab
9
2024-08-09
基于DDCT和PCA的图像融合算法探讨及其在Matlab中的实现
探讨了利用DDCT和PCA进行图像融合的方法,并在Matlab环境下进行了实际开发演示。参考文献包括VPS Naidu在《Journal of Optics》2014年3月发表的文章《Hybrid DDCT-PCA base multi sensor image fusion》,详细分析了该算法的应用与优势。
Matlab
10
2024-08-17
不同模式耦合条件下偏振模色散概率分布的研究
研究表明,随着技术的进步,不同模式耦合条件下偏振模色散的统计特性日益清晰。利用蒙特卡罗方法模拟偏振模色散矢量的概率分布,并对模拟结果进行了函数拟合。研究发现,随着耦合次数的增加,差分群时延的概率分布逐渐从类似δ函数变为麦克斯韦分布;在特定耦合条件下,概率分布呈现高斯分布的趋势。对偏振模矢量的两个方向余弦进行统计分析,结果显示随着耦合次数的增加,这两个方向余弦函数的分布逐渐从高斯分布和δ函数分布转变为均匀分布。
统计分析
16
2024-08-08
CORDIC技术揭秘MATLAB实现的不同视角
CORDIC是用于计算连接原点和点(x,y)的线与正x轴角度(Φ)的坐标旋转数字计算机技术。
Matlab
10
2024-07-28
Matlab中支持向量机(SVM)的实现及示例演示
支持向量机(SVM)是一种在机器学习中广泛应用的监督学习模型,特别适用于分类和回归任务。它通过构建最大边距超平面来有效地分离不同类别的数据,并优化类别之间的间隔。Matlab作为强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱来实现SVM的训练和应用。在Matlab中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的fitcsvm函数来训练SVM模型,并利用predict函数进行预测。详细介绍了在Matlab环境下实施SVM的关键步骤,包括数据准备、模型训练、核函数选择、参数调整、模型评估以及预测过程。
算法与数据结构
20
2024-10-10
Matlab开发 - 滚动子块扩展
Matlab开发-Scrollsubplot。滚动子块(n,m,p)pnm,将子块扩展到无限画布。
Matlab
16
2024-07-23
SVR算法MATLAB代码神经影像学中模式回归的比较及样本大小影响评述
SVR算法MATLAB代码Pattern_Regression这是我们NeuroImage论文的代码,其中涉及不同模式回归算法(包括OLS、Ridge、LASSO、Elastic-Net、SVR、RVR)的比较,以及样本量对预测性能的影响。如果您希望进行个性化的行为预测工作,推荐尝试这些代码。这些代码特别适用于本研究,如需使用,请引用我们的相关论文(Zaixu Cui, Gaolang Gong, 2018年《NeuroImage》)。
Matlab
14
2024-07-19
MATLAB块匹配算法实现详解
本篇文章将详细介绍如何使用MATLAB实现块匹配算法,其中会探讨块匹配算法的关键步骤和代码实现。块匹配算法广泛应用于图像处理和视频编码,因其在运动估计中的重要性备受关注。
1. 什么是块匹配算法?
块匹配算法是一种用于确定图像块之间相似性的技术,通常应用在视频编码中。通过匹配不同帧中的图像块位置,可以减少视频帧之间的冗余数据。
2. MATLAB 实现块匹配算法的步骤
导入图像数据:首先,导入视频帧或图像序列作为数据源。
划分块区域:将图像划分为多个小块区域,通常是固定尺寸(如8x8或16x16)的方块。
搜索匹配块:通过设定搜索范围,在下一帧中找到最接近的匹配块。
匹配误差计算:使用误差准
Matlab
14
2024-11-06