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针对自顶向下聚集型代数多重网格预条件，首先对问题规模敏感性进行了研究，并与基于强连接的经典聚集型算法进行了系统比较，发现大部分情况下，该算法具有明显优势，特别是在采用Jacobi光滑时优势更显著；之后
H.264视频编码标准采用了很多新技术，具有更优越的编码效率，同时也增加了计算复杂度，无法满足实时应用。由于单指令多数据扩展指令集2（SSE2）的并行运算能力可以提高计算机对多媒体数据的实时处理。文中
介绍了一种新的证书撤销方案——NewPKI证书撤销方案，运用这种新的撤销机制解决公钥证书与属性证书不能简单合并的问题。定义了一类新的属性——NewPKI属性，并且将NewPKI属性与X.509公钥证书
几十幅多聚焦图像,用于多聚焦图像融合
这是基于小波变换的多聚焦图像融合matlab算法,文件完整,代码齐全,注释清楚。下载解压后可直接运行。
深度学习方法在图像的特征提取方面具有优势。针对传统特征提取方法需要先验知识的不足，提出一种自动编码器（AutoEncoder）与卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CN
应用了双线性插值的矩形阵列到径向阵列的变换算法，给出了一个离散脊波变换的实现方法，将其应用于多光谱图像与全色图像的融合算法中，通过清晰度、灰度方差、信息熵三个方面，将算法结果与小波变换的结果进行了对比
针对自然图像抠图方法中存在对先验知识过度依赖和交互输入繁琐的问题，为了扩展自然图像抠图方法的使用范围，提升自然图像抠图方法的自动化程度，提出一种融合多线索信息的数字图像抠图方法。利用原始自然图像所对应
多分辨率图像的融合策略是提升融合图像质量的关键。目前常用的融合策略都没有直接考虑融合图像的纹理信息，根据灰度共生矩阵（GLCM）能较好地反映纹理粗糙度和方向的特点，提出了一种结合灰度共生矩阵的多分辨率
受相机景深的限制,单次成像无法对不同景深的内容全部清晰成像.多聚焦图像融合技术可以将不同聚焦层次的图像融合为一幅全聚焦的图像,其中如何得到准确的聚焦映射是多聚焦图像融合中的关键问题.对此,利用卷积神经
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