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Speckle-Reduction-Master.zip

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简介：
Speckle-Reduction-Master.zip 是一个包含多种去斑点算法的代码库，适用于医学影像、雷达图像等领域的噪声去除与图像增强。 SAR影像数据处理过程中需要用到的滤波算法包括均值滤波、Frost滤波、改进型Frost滤波（添加了阈值）以及Lee滤波（使用掩码、ENL等）。这些滤波算法的相关MATLAB封装函数源代码可以在文件中找到，无需其他依赖。若想了解如何操作，请参阅我的博客中的相关记录。

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  • Speckle-Reduction-Master.zip
    优质
    Speckle-Reduction-Master.zip 是一个包含多种去斑点算法的代码库，适用于医学影像、雷达图像等领域的噪声去除与图像增强。 SAR影像数据处理过程中需要用到的滤波算法包括均值滤波、Frost滤波、改进型Frost滤波（添加了阈值）以及Lee滤波（使用掩码、ENL等）。这些滤波算法的相关MATLAB封装函数源代码可以在文件中找到，无需其他依赖。若想了解如何操作，请参阅我的博客中的相关记录。
     
  • Memory Reduction
    优质
    《Memory Reduction》是一部探讨记忆对个人及社会影响的作品，通过减少记忆的技术或手段引发读者对于遗忘与铭记之间界限的思考。 内存自动释放功能可以在定时或内存占用率达到阈值时启动，特别适合那些内存管理机制存在问题的大型游戏。
     
  • Speckle Decorrelation for Range Mapping
    优质
    Speckle Decorrelation for Range Mapping探讨了通过减少 speckle 噪声来提高激光雷达或合成孔径雷达测量精度的方法和技术。该研究致力于改善远距离目标的成像质量，提供更为精确的距离映射数据。 Kinect开发涉及的相关专利主要介绍了深度图的实现方法。
     
  • BM4D noise reduction technique
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    BM4D noise reduction technique是一种先进的多维贝叶斯压缩感知算法，用于高效去除图像和视频中的噪声，同时保持细节清晰度。 BM4D图像去噪方法的代码已在Matlab和C语言中实现。它可以应用于RGB图像、视频以及多通道图像。
     
  • PAPR Reduction in OFDM
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    PAPR Reduction in OFDM探讨了正交频分复用系统中峰均比降低技术的应用与优化，以提高通信系统的效率和可靠性。 这段代码是为论文《一种基于深度学习的新型 OFDM 系统 PAPR 缩减方案》编写的模拟程序，该文发表于 IEEE 通讯快报 第22卷第3期，2018年3月。 如果您使用了此代码，请引用上述论文。 关于这段代码： 共享它的目的并非提供用户友好的仿真工具，而是为了分享研究用途的实现细节。请注意，原始代码并未设计为与他人共享，并且文档记录不完整。由于论文中包含许多图表和数据，因此可能需要根据您的具体仿真环境调整超参数设置。 本段代码使用了 Tensorflow v1.15（如果您有 tensorflow v2.x 版本，则需禁用 tensorflow v2 并将所有已弃用的 tfv1 函数替换为相应的 tfv2 函数）。此代码适用于 Python 3.6 及以上版本。
     
  • Matlab-Based DIC Code - Version 1.130814_EJ.zip Speckle Pattern Analysis
    优质
    本资源为基于Matlab的数字图像相关法（DIC）代码版本1.130814，适用于分析材料力学实验中的散斑图案，用于应变和位移测量。 Digital Image Correlation (DIC) is an optical, non-contact technique for measuring full-field displacements and strains. The only requirement is that the test specimen must have a random speckle pattern on its surface, which can be either artificially created by the experimenter or naturally occurring. DIC has no inherent length scale; through appropriate selection of image magnification and speckle size, it can measure displacements ranging from meter to micron scales.
     
  • System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP): System...
    优质
    System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP) 是一种用于简化和优化复杂系统模型的方法，通过缩减或扩展模型组件来提高分析效率与准确性。 System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP) 方法能够使简化模型准确再现完整模型的自然频率，比其他任何缩减算法都要优秀。
     
  • Batch Normalization: Speeding Up Deep Network Training Through Reduction...
    优质
    Batch Normalization通过减少内部协方差变化来加速深度网络训练，改善了模型性能并加快了学习速度，是深度神经网络中的一项关键技术。 Batch Normalization通过减少内部协变量偏移来加速深度网络的训练。
     
  • Advanced Digital Signal Processing with Emphasis on Noise Reduction
    优质
    本课程专注于数字信号处理中的噪声减少技术，深入讲解先进的算法和方法，帮助学生掌握有效的噪声抑制策略和技术。 数字信号处理（DSP）的应用非常广泛，包括多媒体技术、音频信号处理、视频信号处理、蜂窝移动通信、自适应网络管理、雷达系统、模式分析与识别、医疗信号处理、金融数据预测、人工智能、决策支持系统、控制系统以及信息搜索引擎等。
     
  • 安全归约简介 Introducing Security Reduction
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    《Introducing Security Reduction》一文深入浅出地介绍了安全归约的概念及其在密码学中的应用。该技术通过将新协议的安全性归约为已证明安全的问题上，大大简化了复杂系统的安全性分析和验证过程。 在密码学领域内，“安全归约”是一个核心概念，它指的是将一个难以解决的问题转化为另一个同样复杂或者更难的问题的实例上进行求解的过程。 本节笔记主要介绍了“安全归约”的基本原理及其在密码学中的应用。首先我们探讨了有限域内的群运算和指数计算的概念：前者涉及加法与乘法等操作，后者则专注于计算特定元素在其所在集合中的幂次问题。 接着，文中进一步阐述了“安全归约”这一概念，并指出其核心在于将一个难以解决的问题转化为另一个同样难以处理的实例。这意味着如果能够破解后者的难题，则可以间接地解决问题原初的那个挑战性任务。 在密码学领域，“安全归约”的应用非常广泛：它不仅可以用来证明数字签名的安全性能，还能用于验证加密协议的有效性和安全性等。 此外，文中还区分了“松散归约”（Loose reduction）和“紧致归约”（Tight reduction）两种类型。“松散归约”仅保证将一个难题映射到另一个同样难以解决的问题上；而“紧致归约”则确保了解决后者问题能够直接帮助我们攻克前者。 最后，本节笔记还涉及了如何利用安全归约为密码学中的数字签名和加密协议提供安全保障，并通过这种方法来应对复杂的数学挑战。因此，“安全归约”的理论与实践对于理解现代密码系统的运作机制至关重要。