文章提出了一種基于Sobel算子和網(wǎng)格的二尺度彩色圖像邊緣檢測方法.該方法將圖像劃分成預先設定大小的網(wǎng)格，在兩個尺度上對圖像進行分析，完成圖像的邊緣檢測。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。 然后以網(wǎng)格為數(shù)據(jù)單元，在較大尺度上運用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級和使用形態(tài)學的方法合并兩次計算邊緣的結(jié)果。該方法充分考慮到了圖像當中可能出現(xiàn)的各種復雜情況，從兩個尺度分割圖像，彌補了單一方法的不足，提高了分割的正確率。
上傳時間： 2013-12-05
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基于Sobel算子.該方法將圖像劃分成預先設定大小的網(wǎng)格，在兩個尺度上對圖像進行分析，完成圖像的邊緣檢測。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。 然后以網(wǎng)格為數(shù)據(jù)單元，在較大尺度上運用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級和使用形態(tài)學的方法合并兩次計算邊緣的結(jié)果。
上傳時間： 2014-09-08
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分析了彈道仿真數(shù)學模型的特點、并以滑翔增程彈為例，詳細研究了在M文件、simulink工具箱以及兩者交互使用環(huán)境下建立外彈道質(zhì)心運動系統(tǒng)仿真模型的方法和優(yōu)缺點。
上傳時間： 2013-12-17
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目前網(wǎng)路流行的網(wǎng)頁遊戲（travian）,配合firefox排程外掛，可以協(xié)助玩家計算建築物排程，本程式為javascript+xml方式，適合ajax初學者使用學習，請務必掛於伺服器中才能穩(wěn)定執(zhí)行
上傳時間： 2016-08-05
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=== ==== 關于本光盤 ========== \Tinix: 書中所附代碼 其中很多目錄中除了包含源代碼(*.asm, *.inc, *.c, *.h)外，還有這樣一些文件: boot.bin 引導扇區(qū)(Boot Sector)，可通過 FloppyWriter 寫入軟盤(或軟盤映像)。 loader.bin LOADER，直接拷貝至軟盤(或軟盤映像)根目錄。 kernel.bin 內(nèi)核(Kernel)，直接拷貝至軟盤(或軟盤映像)根目錄。 bochsrc.bxrc Bochs 配置文件，如果系統(tǒng)中安裝了 Bochs-2.1.1 可直接雙擊之運行。其它細節(jié)請見書第 2.7 節(jié)。 godbg.bat 調(diào)試時可使用此批處理文件。它假設 Bochs-2.1.1 安裝在 D:\Program Files\Bochs-2.1.1\ 中。 TINIX.IMG 軟盤映像?？芍苯油ㄟ^ Bochs 或者 Virtual PC 運行。 *.com 可以在 DOS (必須為純 DOS) 下運行的文件。 \Tools: 一些小工具 (在 VC6 下編譯通過) DescParser 描述符分析器，輸入描述符的值，可以得出起基址、界限、屬性等信息。 ELFParser ELF 文件分析器，可以列出一個 ELF 文件的 ELF Header、 Program Header、Section Header 等信息。 FloppyWriter 用以寫引導扇區(qū)，支持軟盤和軟盤映像。 KrnlChecker 用以檢查一個 Tinix 內(nèi)核加載后位置是否正確。
上傳時間： 2014-01-26
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分析了彈道仿真數(shù)學模型的特點、并以滑翔增程彈為例，詳細研究了在M文 件、simulink工具箱以及兩者交互使用環(huán)境下建立外彈道質(zhì)心運動系統(tǒng)仿真模型的方法和優(yōu)缺點。最后給出了一定條件下 的彈道仿真結(jié)果，以此證明該仿真算法對彈道進行仿真研究具有模型設計簡單、參數(shù)易于修改和結(jié)果直觀等特點。
上傳時間： 2017-01-30
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(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個實驗題,第二部分是有關的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會很低,用ODE15S等,則效率會高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態(tài)看來,主要是微分方程式一階導系數(shù)大的時候,步長應該選得響應的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯的方法,甚至是更有優(yōu)勢的方法(在應用的角度來說).
上傳時間： 2014-01-05
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圖像像素級邊緣檢測程序，主要基于soble算子與Hough變換
上傳時間： 2017-06-15
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一個強大的定時服務程序，因為經(jīng)常會遇到要定時作同樣的一件事，但有時又會忘記，所以寫了這個服務程序，有點像Sql的Job定時一樣，可以設定多久執(zhí)行一次。
標簽： 程序
上傳時間： 2017-06-25
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圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化 的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢 測方法在圖像處理中成為一個十分重要的課題。經(jīng) 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰 域內(nèi)灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)? 數(shù)變化規(guī)律, 用簡單的方法檢測邊緣。但是, 因為邊 緣和噪聲都是高頻信號, 因此許多經(jīng)典邊緣檢測算 法很難在邊緣和噪聲中做出取舍。在眾多的邊緣檢 測算子中, 算子因為具有優(yōu)良的邊緣檢測能 力, 因此在圖像處理中得到廣泛應用。
上傳時間： 2014-01-08
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