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图片可见度

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简介：
图片可见度探讨了图像在数字环境中的感知与影响，包括视觉传达、用户体验及社交媒体分享等方面，分析其如何塑造网络文化。 根据图像特征来计算图像的能见度。

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  • 图片可见度
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    图片可见度探讨了图像在数字环境中的感知与影响，包括视觉传达、用户体验及社交媒体分享等方面，分析其如何塑造网络文化。 根据图像特征来计算图像的能见度。
     
  • 可见光通信中的代码仿真图_可见光通信_
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    本研究聚焦于可见光通信技术中的编码与解码算法，并通过计算机仿真展示了不同编码方案在可见光通信系统中的性能表现。 基于MATLAB的可见光通信室内模型功率分布图展示了在特定环境下的光线传输特性及其能量分配情况。通过这种可视化的方式，研究者能够更好地理解可见光通信系统中的信号传播规律，并为优化系统性能提供数据支持。
     
  • 红外及可见光图片素材（包含图像融合、配准等）.rar
    优质
    本资源包提供丰富的红外与可见光图片素材，并涵盖多种图像处理技术，如图像融合和配准，适用于科研、教学及项目开发。 图片素材：红外与可见光融合的常用素材，已经完成配准。
     
  • 可使用的百度图片爬取脚本
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    这是一段用于从百度图片中抓取图片的Python脚本代码。它可以帮助用户自动搜索并下载网络上的图像资源，适用于数据收集和研究等多种场景。 使用Python中的requests和BeautifulSoup库可以实现快速爬取百度图片的功能，并且只需更改关键字即可下载图片。这种方法已经经过测试并确认有效。
     
  • 高精度室内可见光定位方法
    优质
    本研究提出了一种基于可见光通信技术的高精度室内定位方案，旨在通过优化算法和信号处理提升定位系统的准确性与稳定性。 为了解决目前室内定位算法精度不高及实现复杂等问题，提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方法。首先通过测量不同LED发出的定位参考信号到达终端的时间差（TDOA），估算出定位终端到两个LED传输距离之差，并以此构造一个距离估计目标函数。然后使用有约束非线性规划算法求解，得到定位终端的位置坐标，从而有效解决了常规TDOA定位算法在室内噪声环境中不收敛或误差偏大的问题。 为进一步优化定位性能，在引入距离信息作为加权因子的基础上提出了质心加权混合定位算法。通过仿真实验验证了该方法的有效性：在一个5m×5m×3m的空间区域内，即使考虑噪声因素的影响下，当信噪比（SNR）为2dB时，所提的距离估计目标函数法能达到平均误差仅为5cm的精度；而采用质心加权处理后，定位误差进一步降至平均仅3cm。这显著提高了室内定位系统的精确度、普适性和鲁棒性。
     
  • CNN_Infrared_Visible_Image_Fusion_Zip_CNN_融合_CNN可见光_cnn图像
    优质
    本项目采用CNN（卷积神经网络）技术进行红外与可见光图像的融合处理，旨在提升夜间视觉系统的性能和图像质量。 使用卷积神经网络进行红外和可见光图像融合可以生成质量较高的图像。
     
  • MATLAB的可见性图生成程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在高效生成复杂模型的可见性图，适用于机器人导航、计算机视觉等领域，助力研究人员和工程师优化路径规划与环境感知。 此程序生成11个随机二维数据，并根据可见性公式将它们连接起来。
     
  • Untitled81.zip_optical_optical_network_trickeh6_可见光_可见光接收功率
    优质
    这段内容似乎与光学网络中的可见光通信技术有关，可能探讨了如何优化可见光通讯系统的接收功率。文件名中的trickeh6可能是特定实验或技术的代号。该研究聚焦于提高可见光网络中信息传输效率的关键问题。 在可见光通信网络中，对接收功率进行仿真分析。
     
  • ACO_OFDM_perfectbt3_ofdm_ACO-OFDM可见光通信_可见光通信.zip
    优质
    本资源包含基于ACO-OFDM和perfect bt3 ofdm技术的可见光通信系统仿真代码及文档，适用于研究与学习。 ACO_OFDM_perfectbt3_ofdm_ACO-OFDM_ofdm可见光通信_可见光通信.zip