BRDF Matlab代码由陈奇峰、李丁泽宇和邓志强在香港科技大学CVPR 2012 / TPAMI 2013中发布。安装步骤适用于Linux和Mac系统,请运行“bash install.sh”以下载必需的库和数据。这一过程将根据网络连接速度需要几分钟到几十分钟。对于Windows系统或手动安装,需要下载并解压到同一目录。训练数据集的下载和解压指导详见${KNN_MATTING_DIR}/src/run_demo.m。可选的数据源自逆阴影树数据库(Jason Lawence)。代码兼容Matlab R2011b及更高版本,最新版本已在Matlab R2015a上测试。如遇问题,请及时联系我们。
BRDF Matlab代码 - Mask Refine 优化掩码细化过程
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一、系统初始化1、材质台就位2、相机、光源、材质台控制测试
二、预处理1、工业相机标定及校正预处理1)辐射度标定(白平衡校正、均匀度校正、颜色校正)2)几何标定(棋盘格)3)线性度标定(最大曝光时间、自动曝光时间)4)坏点标记及暗电平处理
2、单反相机参数设置
三、材质采集1、BRDF采集1)一般采集(各项同性/各向异性):光源依次点亮,相机同步采集一帧/多帧,(材质台旋转)2)HDR采集(针对低动态范围):光源依次点亮,相机同步采集多帧,(材质台旋转)3)EOS采集(超分辨率):若干指定方向光源,固定方向单反采集多张,(材质台旋转)
2、svBRDF
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AudioIM_VisualCrowding涉及音调IM、语音IM与Visual Crowding相关的实验代码。这些脚本适用于MATLAB 2017a,并需要安装Psychtoolbox-3工具箱。
实验流程
所有三个实验的文件夹需要按照主题的平衡设计进行顺序运行,确保主题ID一致。
实验1:目标检测实验,包含陷波噪声和陷波音调。相应的.m文件为:
experiment_1_noise_IM.m
experiment_1_tonal_IM.m
受试者需完成两项任务来完成实验1。运行时,MATLAB会提示相应的操作。
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基于MATLAB的OPTA方法实现指纹细化,目标是将指纹宽度缩小至1个像素。这一过程通过对指纹图像的精细化处理,使其更加清晰,以便后续的识别与分析。具体步骤包括:
预处理:对原始指纹图像进行去噪和增强处理,以提高细节清晰度。
细化算法:使用OPTA方法对指纹进行骨架提取,确保指纹的宽度达到1像素。
后处理:调整细化后的图像,去除可能出现的伪影或噪声,保证指纹结构的完整性与准确性。
通过以上步骤,能够有效地实现指纹图像的细化,提升其识别精度。
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