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基于NSCT变换的人脸图像特征提取 MATLAB 仿真
NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）是一种用于图像处理的多尺度、多方向的变换方法。在本文中，我们将探讨如何使用 MATLAB 实现基于 NSCT 变换的人脸图像特征提取，并提供相应的源代码。
特征提取是计算机视觉领域中的重要任务，它能够从原始图像中提取出具有代表性的信息，用于后续的分类、识别等任务。在人脸识别中，提取有效的人脸特征对于实现高准确率的识别至关重要。
下面是使用 MATLAB 实现基于 NSCT 变换的人脸图像特征提取的代码：
% 步骤 1：读取人脸图像
image = imread('face_image.jpg');
% 步骤 2：进行 NSCT 变换
coeffs = nsctdec【图像融合】基于拉普拉斯金字塔+小波变换+NSCT三种算法实现图像融合含Matlab源码
1 简介 图像融合是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善。本文基于对图像融合理论的理解,分析了拉普拉斯金字塔+小波变换+NSCT三种算法在图像融合中的应用。 2 部分代码 function varargout = MainForm(varargin)% MAINFORM MATLAB code for MainForm.fig% MAINFORM, by itself, creates a new MAINFORM or raises the existing%
基于NSCT变换的人脸图像特征提取
NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）变换是一种用于图像处理的正交多分辨率分析方法，该方法在多个方面都有着优异的性能表现，例如图像去噪、图像压缩等。本文将介绍一种基于NSCT变换的方法来提取人脸图像的特征，同时给出matlab仿真代码供读者参考。接下来，我们需要对NSCT系数矩阵进行降维处理，以便得到更为紧凑的特征向量表示。这里，我们可以采用PCA主成分分析的方法进行降维，从而得到人脸图像的主要特征。然后，利用NSCT变换对图像进行变换，得到NSCT系数矩阵。
【图像融合】基于matlab GUI小波变换图像融合（带面板）【含Matlab源码 700期】
小波变换图像融合（带面板） 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT三种算法的图像融合：Matlab源代码实现
在图像融合中，我们可以利用NSCT将图像分解成多个尺度和频率分量，并对其进行融合，最后再通过NSCT反变换得到融合后的图像。近年来，基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT三种算法的图像融合方法受到了广泛关注，并取得了较好的效果。在图像融合中，我们可以利用小波变换将图像分解成多个尺度和频率分量，并对其进行融合，最后再通过小波反变换得到融合后的图像。拉普拉斯金字塔算法是一种基于分解-重构的图像融合方法，其核心思想是将图像分解成多个尺度空间，在不同的尺度空间中进行融合，最后再通过重构得到融合后的图像。
【图像融合】基于非下采样Contourlet变换nsct算法实现红外图像和可见光图像的融合matlab源码
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT) 类似小波变换，都是将源图像变换后对系数进行一些处理，再逆变换回目标图像。 NSCT是一种新型平移不变，多尺度，多方向性的快速变换。 NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NSP)和Nonsubsampled方向滤波器(NSDFB)的一种变换。首先由NSP对输入图像进行塔形分解，分解为高通和低通两个部分，然后由NSDFB将高频子带分解为多个方向子带，低频部分继续进行如上分解。
NSCT的工具包（matlab代码）
是非下采样轮廓波变换Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)对应的工具包,可以直接使用toolbox中提供的函数做多尺度分析
NSCT非下采样contoulet变换matlab代码
此代码用了非下采样contoulet的方法，把输入图像在用两个滤波器（方向子带滤波和清晰度滤波）滤波后得到分解结果。可以自己写出图像融合的MATLAB代码，很简单。就把源图像分成三个通道再融合就好了。
NSCT工具包
用于图像分解重构的matlab NSCT变换工具包
图像融合 NSCT算法 matlab
经典图像融合算法， NSCT算法，为matlab 和 C++ 混合编译，修改图像地址即可方便使用
MMIF+NSCT_nsct_NSCT领域的图像融合代码_图像融合_
该代码对应的文献发表在IEEE Transactions on Multimedia杂志上，是图像融合领域中一种代表性的融合方法，对应的论文题目为Multi-modal medical image fusion based on by nonsubsampled contourlet transform
结合qtdesigner，用pyqtgraph在界面上绘制波形图（一）
思路：先画图，然后在qtdesigner上放一个容器，给这个容器添加一个布局，然后把图当作一个Widget放入布局中。二、PyUIC把test.ui转换成test.py，再新建一个load_test.py写脚本。就这么简单，基础部分就完成了。也可以给它添加样式，我知道的样式不算多，但会继续写。一、随便拖进来一个容器控件，我拖了一个Widget。要想把波形图显示在界面上，核心思想其实很简单。三、load_test.py的代码。
BIM模型导入SuperMap
目录 一、超图 BIM插件安装 1.1 插件下载 1.2 安装 二、BIM模型导出 2.1 Revit插件导出 2.2 SuperMap导入工具 三、SuperMap BIM数据处理与服务发布 四、SuperMap三维数据处理中关于模型高程修改方法 一、超图 BIM插件安装 1.1 插件下载 下载链接：http://support.supermap.com.cn/DownloadCenter/DownloadPage.aspx?tt=ProductAAS&id=134 1..
EPLAN二次开发实战指南：从API接口到定制化界面
本文为EPLAN二次开发实战指南，详细介绍了从搭建C#开发环境、理解API接口到创建定制化插件的完整流程。通过实战案例，如批量修改设备属性和设计交互式界面，帮助电气工程师利用EPLAN二次开发实现工作流程自动化与深度定制，从而显著提升设计效率。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的体育赛事目标检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
本文详细介绍了一个基于YOLOv5/v6/v7/v8的体育赛事目标检测系统的设计与实现。系统采用先进的深度学习算法，结合PySide6图形界面，实现了对体育赛事中运动员、球类、裁判等多种目标的实时检测与跟踪。本文将全面阐述系统的架构设计、算法原理、训练流程、界面实现以及实际应用效果，并提供完整的代码实现。
中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)
气温数据TEM, 包括站点编号(sid), 纬度(lat), 经度(long), 高程(elev), 年(year), 月(month),日(day), 平均气温(tmean), 最高气温(tmax), 最低气温(tmin)气压数据PRS, 包括站点编号(sid), 纬度(lat), 经度(long), 高程(elev), 年(year), 月(month),日(day), 平均气压(pmean), 最高气压(pmax), 最低气压(pmin)中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)
实现航迹关联的三种JPDA算法及Matlab代码
本文介绍了三种不同的JPDA算法实现航迹关联，并提供相应的Matlab代码。卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，其基本思想是根据系统模型和观测数据，通过迭代计算来更新系统状态的估计值。基于卡尔曼滤波的JPDA算法是指在航迹关联问题中，同时利用卡尔曼滤波器的状态估计和概率假设，从而确定目标之间的关联关系。基于粒子滤波的JPDA算法是指在航迹关联问题中，通过抽样生成一组粒子（代表系统的不同可能状态），从而计算目标之间的关联概率。基于启发式搜索的JPDA算法是指在航迹关联问题中，通过多次迭代寻找最优关联方案。
内网渗透(二)之基础知识-工作组介绍
在一个大型单位里,可能有成百上千台计算机互相连接组成局域网,它们都会列在"网络"(网上邻居)内。如果不对这些计算机进行分组,网络的混乱程度是可想而知的 为了解决这一问题,产生了工作组( Work Group)这个概念。将不同的计算机按功能(或部 门)分别列入不同的工作组,例如技术部的计算机都列入"技术部"工作组、行政部的计算机都 列入"行政部"工作组。要想访问某个部门的资源,只要在"网络"里双击该部门的工作组名 就可以看到该部门的所有计算机了。相比不分组的情况,这样的情况有序得多(尤其对大型局域网来说)。
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