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采集方式

• OAI收割 [13]

内容类型

• 期刊论文 [9]
• 学位论文 [4]

发表日期

• 2020 [1]
• 2017 [2]
• 2016 [1]
• 2015 [2]
• 2013 [1]
• 2009 [2]
• 更多

学科主题

• 空间技术 [1]

筛选

浏览/检索结果: 共13条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序 一种基于自适应分块八叉树颜色量化的图像压缩技术 期刊论文  OAI收割 计算机工程与科学, 2020, 卷号: 42.0, 期号: 002, 页码: 291 作者:  吴振华;  沈虎峻;  公佐权;  冯平;  龚彤艳   |  收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2023/12/04 图像压缩技术  颜色量化  八叉树  自适应分块量化  AB-OCQ   静态背景下运动目标边缘提取 期刊论文  OAI收割 现代电子技术, 2017, 页码: 62-65+69 作者:  郭溪溪;  陈小林;  王博;  李治根;  刘岩俊   |  收藏  |  浏览/下载：24/0  |  提交时间：2018/04/09 图像分块  帧差法  边缘检测  运动目标   静态背景下运动目标的边缘提取 期刊论文  OAI收割 半导体光电, 2017, 页码: 117-121 作者:  郭溪溪;  陈小林;  王博;  刘岩俊;  李治根   |  收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2018/04/09 图像分块  帧差法  边缘检测  运动目标  阈值分割   基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法 期刊论文  OAI收割 光学精密工程, 2016, 期号: 5, 页码: 1197-1205 作者:  谷绍湖;  李玉峰;  龙科慧;  李广泽   |  收藏  |  浏览/下载：36/0  |  提交时间：2017/09/17 尺度不变特征变换(Sift)  区域分块  图像匹配  图像拼接  归一化互相关   复杂背景下扩展目标跟踪技术研究 学位论文  OAI收割 博士, 北京: 中国科学院研究生院, 2015 作者:  崔雄文 收藏  |  浏览/下载：74/0  |  提交时间：2015/07/29 复杂背景  扩展目标跟踪  图像特征评价  分块模板  SIFT特征  字典学习  主成分分析  粒子滤波   基于小波变换的高分辨率遥感图像复原算法实现 期刊论文  OAI收割 大气与环境光学学报, 2015, 卷号: 10 作者:  程伟;  杨世植;  文奴;  崔生成   |  收藏  |  浏览/下载：24/0  |  提交时间：2020/10/26 遥感图像复原  高分辨率  内存映射文件  分块策略  小波变换   面向图像转置和分块处理的一种高效内存访问策略 期刊论文  OAI收割 计算机研究与发展, 2013, 卷号: 50.0, 期号: 1.0, 页码: 188 作者:  沈煌辉;  王贞松;  郑为民   |  收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2023/12/04 图像转置  图像分块  内存访问  分段存储  地址映射   合成孔径雷达数据压缩技术研究 学位论文  OAI收割 博士, 电子学研究所: 中国科学院电子学研究所, 2009 陈曦 收藏  |  浏览/下载：34/0  |  提交时间：2011/07/19 合成孔径雷达（SAR）  原始数据压缩  图像压缩  压缩比可变的分块自适应量化（FBAQ）  现场可编程门阵列（FPGA）  饱和  自动增益控制（AGC）  小波包变换（WPT）  双树复数小波变换（DT-CWT）  多级树集合分裂树（SPIHT）   基于自适应空域滤波的图像去块效应算法 期刊论文  OAI收割 计算机工程, 2009, 卷号: 35, 期号: 4, 页码: 218-220 张学全; 顾晓东; 孙辉先 收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2014/04/30 分块压缩图像  去块效应  邻域自适应滤波   合成孔径雷达数据压缩算法研究 学位论文  OAI收割 博士, 电子学研究所: 中国科学院电子学研究所, 2008 张文超 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2011/07/19 合成孔径雷达(SAR)  极化合成孔径雷达(Pol-SAR)  原始数据压缩  图像压缩  时频分析  小波变换  Gabor变换  离散余弦变换(DCT)  比特分配  幅相压缩(AP)算法  网格编码量化(TCQ)  分块自适应量化(BAQ)  分级树集合划分(SPIHT)