针对传统鬼成像方法恢复图像差导致的边缘检测困难,提出了一种建立在高通滤波基础上的鬼成像改进方法。随机生成的灰度图在被输入空间光调制器前先经高通滤波处理,通过关联运算恢复出未知物体不同方向上的高频分量,然后根据所使用的滤波方法以相应的重构方法恢复出边缘图像,实现在无需预知物体信息的前提下对未知物体的边缘检测。实验以Kirsch滤波和非下采样轮廓波变换(NSCT)为例,表明了相比于传统的鬼成像边缘检测方法,该算法得到的边缘图像在主观上平滑性更好,清晰度更高,在客观上其边缘信噪比和均方误差指标均有所优化。

图像边缘检测和图像匹配研究及应用 图像边缘检测和图像匹配研究及应用

在android 中实现左边树形菜单，右边展开节点，类似美团网、大众点评网一样的，源码

全国气候区划shp格式矢量数据， 1.根据热量指标，把全国分划成六个气候带和一个高原气候区：①赤道带②热带。③亚热带。④暖温带。⑤温带。⑥寒温带。⑦高原气候区（青藏高原）。 2.根据干燥度，将全国湿润状况分为四级：湿润、半湿润、干旱、半干旱 3.结合中国地形特点和历史行政区划传统，又将全国分为8个一级气候地区和32个二级气候区。 以上划分区域矢量数据在该文件中均存在，格式为shp格式，可直接在ArcGIS中打开使用。可用于科研或实验使用，数据来源正确。 数据来源可引用：朱炳海编著:《中国气候》，科学出版社，北京，1962。 中国科学院自然区划工作委员会：《中国气候区划》（初稿），科学出版社，北京，1959。

针对已有自适应细分方法中存在的问题，提出了一种新的自适应多分辨率细分曲面的表示方法。该方法结合拓扑细分的特点，运用二维组合映射对半边数据结构进行形式化定义，并引出超映射的概念。在超映射这个通用的理论框架中引出了半边结构在多分辨率上的扩展，并对其在自适应细分方法中的应用进行了讨论。结果表明这种结构具有普适性，支持多种细分方法，允许在网格的任何多分辨率层次上及时有效地导航，并且在自适应细分过程中避免了拓扑裂缝的产生。

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MATLAB中ice函数代码EBM_JA 能量平衡模型，用于探索驱动海冰边缘纬度的过程。 概述 该存储库包含MATLAB的源代码，用于在Aylmer等人描述的Energy-Balance模型（EBM）中运行模拟。 （2020） 。 提交时的提交ID：a007fa1（但请注意，除了文档外，代码没有任何更改，因为该代码用于生成本文中介绍的结果）。 要求 此代码已在Windows 7上使用MATLAB R2018a和在Linux上使用MATLAB R2017b进行了测试。 无法保证它将在其他操作系统上或在其他版本的MATLAB上正常运行。 运行代码 用户应在“ bin”目录中编辑三个文件： parameters.m：在此处更改参数值。 注释中给出了定义和单位。 settings.m：在此处更改常规EBM设置，例如网格分辨率和积分时间。 run_ebm.m：顾名思义，此脚本使用指定的参数和设置运行EBM。 settings.m 必须根据网格点数（ nphi ）（包括0和90度纬度）来指定网格分辨率。 同样，必须以1年（ nt ）中的时间间隔数来指定时间步长。 总积分时间t_total必须以年的

这是一款基于纯JavaScript实现的侧边栏菜单，因为整个菜单并没有使用jQuery等第三方插件，因此菜单比较轻量级的。这款JS侧边栏菜单的特点是点击按钮可以展开和隐藏，并且在隐藏时自动显示提示文字，展开后又隐藏提示文字，很好地做到了自适应效果。

针对计算机处理高清图像或视频的边缘检测时存在延时长和数据存储带宽受限的缺点，提出了用Vivado HLS将边缘检测软件代码转换成RTL级硬件电路的硬件加速方法。硬件加速是将运算量大的功能模块由硬件电路实现，根据硬件电路工作频率高和数据位宽自定义，可以解决延时长和数据宽度受限的缺点。实验结果表明，边缘检测硬件加速方法不仅使延时和数据带宽都得到了改善，而且也缩短了边缘检测的开发周期。

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