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RSS订阅原创 参考文献引用方法
<br /><br />一、参考文献的类型<br />参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：<br />M——专著 C——论文集 N——报纸文章 <br />J——期刊文章 D——学位论文 R——报告 <br />对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。<br />对于英文参考文献，还应注意以下两点：<br />①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Co
2010-11-10 11:15:00
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转载 图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel，Robert， Prewitt，Laplacian，Canny)
<br /><br />http://blog.csai.cn/user1/44205/archives/2008/23882.html<br />不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外
2010-11-04 17:14:00
954
转载 Sobel边缘检测算法
<br /><br />/***********************************************************************<br />* Sobel边缘检测 （scale=0.5）<br />* 参数: image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高<br />* 当type为true时，差分结果取水平和垂直方向差分中较大者，否则取平均值<br />*********************************************
2010-11-04 17:12:00
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转载 Sobel边缘检测和边缘细化
<br /><br />在对图像进行边缘检测处理时，得到的结果并不是理想的边缘，而是一幅灰度图像。有时在进行图像识别的时候需要获得图像的单点宽边缘，这就需要对边缘检测的结果进行细化增强。<br />Sobel边缘细化的原理<br />图像的边缘检测处理可以简单理解为提取图像中区域的轮廓。图像中区域的划分以像素灰度为依据，每个区域中的像素灰度大致相同，而区域之间的边界就称为边缘，寻找这些边缘就是图像边缘检测的目的。<br />图像边缘检测的结果直观地看类似图像的骨架，对图像边缘检测结果的细化是图像边缘细化很好
2010-11-04 17:11:00
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原创 _cdecl和_stdcall函数调用方式
<br />[转]http://hi.baidu.com/xxhkblog/blog/item/4c3e0430ac74d99da9018e3f.html_cdecl 是C Declaration的缩写，表示C语言默认的函数调用方法：所有参数从右到左依次入栈，这些参数由调用者清除，称为手动清栈。被调用函数无需要求调用者传递多少参数，调用者传递过多或者过少的参数，甚至完全不同的参数都不会产生编译阶段的错误。<br /><br />_stdcall 是Standard Call的缩写，是C++的标准
2010-10-14 13:56:00
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原创 NP-hard问题
<br /><br />1.NP 是 Non-deterministic Polynomial 的缩写（意思就是非确定性的多项式时间），NP 问题通俗来说是其解的正确性能够被很容易检查的问题，这里"很容易检查"指的是存在一个多项式检查算法。<br />2.NP-complete 问题是所有 NP 问题中最难的问题。它的定义是，如果你可以找到一个解决某个 NP-complete 问题的多项式算法，那么所有的 NP 问题都将可以很容易地解决。<br />3.通常证明一个问题 A 是 NP-complete 需要
2010-09-07 16:53:00
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原创 压缩感知——CS
<br /><br /> ——CS作为图像压缩领域的新技术，引领了图像压缩编码的新革命。 <br /> <br /> <br /> 在传统的压缩技术中采样遵循奈奎斯特定律，依据该定律，为了不破坏或丢失信号信息，采样速率要高于原信号频率的两倍。传统的压缩模式是，先对信号进行高速采样，得到大量采样值，进行变换得到大量的系数，在编码时又删减了大部分的系数只提取少量的包含重要信息的作为有效值，对有效值及其定位信息进行编码，这个过程浪费了大量的采样资源，加大了计算复杂度，也造成了不必要的内存浪费
2010-09-03 16:28:00
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空空如也
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