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ISO12233_MTF.zip_ISO12233_SFR_mtf_c__软性处理_p2t_刃边_MTF

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简介:
这是一个包含ISO12233标准下MTF(调制传递函数)数据的压缩包,内含经过软性处理及特定参数调整后的刃边效应修正的SFR(空间频率响应)测试结果。 ISO 12233 使用框选刃边区域来计算 MTF/SFR。

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  • ISO12233_MTF.zip_ISO12233_SFR_mtf_c___p2t__MTF
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    这是一个包含ISO12233标准下MTF(调制传递函数)数据的压缩包,内含经过软性处理及特定参数调整后的刃边效应修正的SFR(空间频率响应)测试结果。 ISO 12233 使用框选刃边区域来计算 MTF/SFR。
  • LSFProj.rar_LSFProj_MTF_lsf_ MTF 计算_计算MTF优化版
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    本项目提供了LSFProj工具的优化版本,专注于刃边调制传递函数(MTF)的高效计算与分析。通过改进算法,显著提升了MTF评估的速度和精度。 对刃边图像进行识别,并拟合刃边直线。然后计算刃边图像的MTF值。
  • 法中缘扩散函数的最优提取方法
    优质
    本文探讨了在刃边法定位技术中优化边缘扩散函数提取的方法,旨在提高图像处理与分析中的定位精度和效率。 为了确定边缘扩散函数(ESF)的最优提取方法,我们对比分析了基于三次样条插值与SG滤波的四种提取方法:Spline、SplineSG、MSG及SASG方法。通过仿真图像实验和实际遥感图像实验,在仅存在加性噪声以及同时存在加性噪声与白噪声的情况下,评估并比较了这四种方法的有效性。 研究结果显示,Spline 和 SplineSG 方法的表现几乎相同。在仿真实验中,这两种方法的线扩散函数(LSF)和调制传递函数(MTF)计算精确度是SASG方法的2到3倍,并且是MSG方法的3到5倍;而在实际遥感图像实验中,SASG 方法与 Spline 和 SplineSG 的效果接近,相较于MSG方法,在提升遥感图像复原质量方面约有1.5至2倍的效果。此外,当条带噪声较为明显时,SASG 方法表现最佳。 综上所述,在实施刃边法的过程中,可以根据实际存在的不同类型的噪声情况选择使用SASG 或 Spline 方法来提取边缘扩散函数(ESF)。
  • 基于法的MTF计算(涉及ESF、LSF、PSF)
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    本研究探讨了利用刃边法计算调制传递函数(MTF),并深入分析与之相关的边缘 spread function (ESF)、line spread function (LSF)及point spread function (PSF),以评估光学系统的成像质量。 刃边法是一种用于计算MTF(调制传递函数)的常用方法,在光学镜头成像质量分析中具有重要应用价值。该方法通过测量ESF(边缘 spread function)、LSF(局部 spread function)以及PSF(点扩散函数),进而评估光学系统的分辨率和对比度特性,为改进光学设计提供依据。
  • UE4后期缘描材质
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    本简介探讨了如何利用虚幻引擎4(UE4)中的后期处理功能创建独特的边缘描边效果。通过自定义材质和后期处理体积,实现增强视觉对比度与艺术风格化的目的,为游戏或应用增添更多表现力。 UE4 后期处理描边材质可以直接拷贝到资源管理器使用,并且可以自由编辑色彩和描边范围。
  • 坡稳定分析
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    边坡稳定性分析软件是一款专业工具,用于评估和预测土木工程中边坡结构的安全性与稳定性,广泛应用于地质灾害防治、矿山开采及道路建设等领域。 边坡稳定分析软件通常会使用基于极限平衡原理的二维(2D)计算方法来进行评估。这些常用的方法包括瑞典条分法、毕肖普(Bishop)法、简化詹布(Janbu)法、严格詹布(Janbu)法、滑楔法、Sarma法、Morgenstern-Price法、美国陆军师团法以及罗厄(Lowe-Karafiath)和通用条分(GLE)方法。除了滑楔法和通用条分(GLE)之外,其他的方法也可以应用于三维(3D)边坡的稳定性计算中。
  • IceSword 冰
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    冰刃是一款专业的系统安全工具软件,它集成了强大的木马检测与查杀功能,并提供详尽的系统信息分析报告。帮助用户深入了解和保护自己的计算机系统免受恶意软件侵害。 冰刃IceSword适用于Windows 2000/XP/2003操作系统,其内部功能非常强大,能够查探系统中的木马后门并进行处理。可能您也使用过一些类似的工具,如进程工具、端口工具等,但现在的系统级后门技术越来越先进,通常可以轻易地隐藏自己的进程、端口、注册表和文件信息,一般的工具很难发现这些“幕后黑手”。IceSword采用了大量的新颖内核技术,使得这些后门无处可藏。
  • 基于法的在轨卫星图像MTF仿真分析
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    本研究采用刃边法对在轨卫星获取的图像进行调制传递函数(MTF)仿真分析,旨在评估和优化卫星成像系统的性能。 刃边法计算在轨卫星图像MTF的仿真分析
  • 改进目标检测定位精度的法Matlab代码-LocNet
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    本项目提供了一种基于Matlab实现的LocNet算法代码,用于提高图像中对象边界框的精确定位。通过引入刃边特征学习机制,显著提升目标检测任务中的位置估计准确性。该资源适合计算机视觉领域的研究人员和开发者使用。 本段落介绍了一种名为LocNet的代码实现方法,旨在提高物体检测系统的定位精度,基于CVPR2016论文《LocNet:提升对象检测的定位精确度》(作者Spyros Gidaris 和 Nikos Komodakis)。该模型在给定搜索区域时返回区域内感兴趣目标物的边界框。通过为每个行和列分配条件概率的方式实现其目标,这些概率提供了关于物体位置的信息,并有助于准确推断出对象边界框。 为了达到定位效果,作者设计了一种适合此任务的卷积神经网络架构——LocNet。实验表明,在PASCAL VOC2007测试集上针对高IoU阈值在mAP上的改进非常显著。此外,该模型可以轻松地与现有的物体检测系统结合使用以提高性能,并且即使输入为一组滑动窗口也能实现较高的检出率。