本書以最新的資訊家電、智慧型手機(jī)、PDA產(chǎn)品為出發(fā)點，廣泛並深入分析相關(guān)的嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。 適合閱讀： 產(chǎn)品主管、系統(tǒng)設(shè)計分析人員、欲進(jìn)入此領(lǐng)域的工程師、大專院校教學(xué). 本書效益： 為開發(fā)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)品必備入門聖經(jīng) 進(jìn)入嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的寶典 第三代行動通訊終端設(shè)備與內(nèi)容服務(wù)的必備知識.
上傳時間： 2015-09-03
上傳用戶：阿四AIR
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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作品：算法設(shè)計課程作業(yè) 作者：陳興 學(xué)號：J04120010 操作說明： 1、最長公共子序列： 用VC6.0打開文件以后輸入一串?dāng)?shù)字，按“\”為結(jié)束，輸出結(jié)果。 2、背包問題 用vc6.0打開文件以后按提示操作。 3、殘缺棋盤問題 用vc6.0打開文件以后按提示操作。 4、（3.1和3.2還有3.3） 這個是課本82頁的作業(yè)，基本實現(xiàn)了。其中3.2的算法時間復(fù)雜度不是nlogn而是n，nlogn的算法沒做出來！
標(biāo)簽： J04120010 6.0 VC 算法設(shè)計
上傳時間： 2014-01-01
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后綴數(shù)組求最長公共子串 這里的最長公共子串是指的連續(xù)的子串，并非經(jīng)典dp的那種。 aabbc abc 這兩個字符串的最長公共子串為ab 算法復(fù)雜度是o(n)的（n為兩個字符串長度的和）
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：電子世界
針對同一場景可見光與紅外圖像的融合問題,提出了一種新的多尺度對比度塔圖像融合方法. 該方法 利用對比度金字塔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)得到圖像的多分辨序列,采用基于視覺特性的融合算子在圖像的相應(yīng)各級上融 合源圖像的細(xì)節(jié),再通過金字塔逆變換重構(gòu)出最終融合圖像. 這種圖像處理方法具自適應(yīng)性,不隨各自輸入 圖像的灰度特性而改變,同時增強(qiáng)了融合圖像的對比度,產(chǎn)生了較好的視覺處理效果.
上傳時間： 2014-01-21
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獲取灰度圖像LBP特征的matlab程序，兩種LBP算子
上傳時間： 2016-01-26
上傳用戶：gaojiao1999
Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向濾波組,具備小波所不能表達(dá)的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計特征,并利用廣義高斯函數(shù)對各子帶系數(shù)層進(jìn)行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫,采用矩匹配估計法,提取模型參數(shù)集,運用K2L距離計算圖像間的相似度。對800幅紋理圖像進(jìn)行檢索,本文方法比傳統(tǒng)小波方法的平均檢索查準(zhǔn)率高出約2％到10％不等。實驗結(jié)果表明,該方法改進(jìn)了導(dǎo)向紋理的描述
標(biāo)簽： Contourlet ontourlet 方向 系數(shù)
上傳時間： 2016-02-20
上傳用戶：zhaiyanzhong
Java: 在n 張撲克牌中找出順子 題目是這樣的：有n張撲克牌，每張牌的取值范圍是：2，3，4，5，6，7，8，9，10，J，Q，K，A。在這n張牌中找出順子（5張及5張以上的連續(xù)的牌），并將這些順子打印出來。 思路：我的思路其實很簡單，首先就是要去掉重復(fù)的牌，因為同樣的順子之算一個，顯然JAVA中的Set很適合這個工作。同時又需要對這些牌進(jìn)行排序，毫無疑問就是TreeSet了。然后從小到大遍歷這些牌，并設(shè)置一個計數(shù)器count。若發(fā)現(xiàn)連續(xù)的牌，則count++；若發(fā)現(xiàn)不連續(xù)的，分2中情況：若count>4，則找到了一個順子，存起來；反之則什么都不做。然后count=1，從新開始找順子。下面就是代碼：
標(biāo)簽： Java
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：hewenzhi
假設(shè)定義堆為滿足如下性質(zhì)的完全三叉樹： (1) 空樹為堆； (2) 根結(jié)點的值不小于所有子樹根的值，且所有子樹 均為堆。 編寫利用上述定義的堆進(jìn)行排序的算法，并分析推導(dǎo) 算法的時間復(fù)雜度。
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：xuanchangri
一般的esprit算法計算復(fù)雜度高，在計算子空間是算法比較煩，改一些矩陣算法可以減少其復(fù)雜度。
標(biāo)簽： esprit 算法 復(fù)雜度 計算
上傳時間： 2016-08-21
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