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信号与图像的稀疏分解及初步应用基本信息

信号与图像的稀疏分解及初步应用基本信息

作者:王建英，尹忠科，张春梅著出版社:西南交通大学出版社ISBN:9787811042795出版时间:2006-07-01版次:1页数:191装帧:平装所属分类:图书 > 科技 > 电子与通信

信号与图像的稀疏分解及初步应用造价信息

市场价
信息价
询价

案件基本信息查询服务软件

规格型号：
本省级;项目一;定制化数据服务开发;定制业务封装服务新一代公安信息网
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
L.JOY
材料税率：
13%
供应商：
南京埃尔乔亿自控设备有限公司
报价时间：
2022-12-06

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常住人口人员基本信息服务软件

规格型号：
本省级;项目一;定制化数据服务开发;定制业务封装服务新一代公安信息网
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
L.JOY
材料税率：
13%
供应商：
南京埃尔乔亿自控设备有限公司
报价时间：
2022-12-06

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民警基本信息查询服务软件

规格型号：
本省级;项目一;定制化数据服务开发;定制业务封装服务新一代公安信息网
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
L.JOY
材料税率：
13%
供应商：
南京埃尔乔亿自控设备有限公司
报价时间：
2022-12-06

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总控应用服务器

规格型号：
DELLi7-97008G512GSSD+2T机械盘6G独显
价格行情：
材料单位：
台
材料品牌：
大峡谷
材料税率：
13%
供应商：
大峡谷照明系统（苏州）股份有限公司
报价时间：
2022-12-06

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图像信息控制器

规格型号：
RL-685M
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
柔乐
材料税率：
13%
供应商：
广东柔乐电器有限公司
报价时间：
2022-12-06

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提升架及水过滤器

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
汕头市2012年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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提升架及水过滤器

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
汕头市2011年2季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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提升架及水过滤器

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
广州市2010年4季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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提升架及水过滤器

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
汕头市2010年4季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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提升架及水过滤器

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2008年6月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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力的合成与分解实验器

规格型号：
详见附件
需求量：
1套
报价数：
2
材料品牌：
一线品牌
材料档次：
中档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2020-04-26

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视频图像应用与管理软件

规格型号：
5000条/秒"用户管理模块 "支持用户管理,支持RBAC模型支持用户和角色的关联管理支持手术室场景授权精细到人,杜绝无关人员任意观看和控制"设备管理模块 "支持对手术室组织信息的分级管理支持手术室的
需求量：
1台
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2019-12-30

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视频图像信息库

规格型号：
各类在线、离线视频图像数据,将视频图像数据进行统一存储,并进行结构化分类,同时建立相关索引和提供检索服务,最终形成一个可快速有效支撑上层业务应用的视频图像信息库.
需求量：
1套
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
高档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2020-10-23

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旧设备与新系统的对接及安装调试

规格型号：
包含监控大厅在利用的旧设备与新系统的接入和调试、新系统的安装调试等。
需求量：
1项
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
高档
费用说明：
含税费 | 不含运费
询价时间：
2017-04-27

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信息应用平台软件

规格型号：
支持查看基础目录及自定义的业务目录树下,监控点、卡口、探针、报警设备、报警输入/输出、移动探针、车载、单兵、无人机等类型资源,同时支持资源的地图展示,提供时空一体化的指挥与作战能力; 查询结果中支持展示目标对象的关联信息,包括同步采集信息及与目标对象具有关联关系的对象信息
需求量：
1套
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2019-11-27

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信号与图像的稀疏分解及初步应用基本信息常见问题

旺座中心的基本信息

租售状态：出售开发商：北京天亚物业开发有限公司投资商： ----占地面积： 11800.00平方米总建筑面积： 100000.00平方米详细信息售楼处：北京市朝阳区光华路嘉裹中心饭店...
仁恒星园的基本信息

行政区域：新香洲项目位置：位于香洲区星园路3号(民西路与三台石路交汇处)交通状况：11条公交线路1、5、6、8、15、22、43、56、68、602、204主力户型：95-210平方米三房四房开发商：...
鹏达御西湖的基本信息

行政区域：惠城区区域板块：下角项目位置：惠城区江南下角中路26号(原机械厂)交通状况：惠城区1、15、16、19路公交车至机械厂站下，即达项目。主力户型：二居56平米，三居80平米开发商：惠州市鹏达实...

信号与图像的稀疏分解及初步应用基本信息文献

建筑物基本信息

建筑物基本信息

建筑物基本信息

格式：pdf

大小：23KB

页数： 1页

建筑物基本信息参数名必填描述项目实际情况建筑代码数据中心代码建筑名称必填最多24个汉字建筑字母别名必填建筑首字母大写建筑业主必填有多位业主时存主要业主名称，外加 “等××位” 建筑监测状态状态 1- 启用监测 0- 停用监测所属行政区划必填 6位行政区划代码建筑地址必填最多40个汉字建筑坐标 -经度建筑坐标 -纬度建设年代必填 4位数字年份地上建筑层数必填整数地下建筑层数整数建筑功能必填 A- 办公建筑 B- 商场建筑 C- 宾馆饭店建筑 D- 文化教育建筑 E- 医疗卫生建筑 F- 体育建筑 G- 综合建筑 H- 其它建筑建筑总面积必填空调面积必填采暖面积必填建筑空调系统形式必填 A- 集中式全空气系统 B- 风机盘管＋新风系统 C- 分体式空调或 VRV的局部式机组系统 Z

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塔吊基本信息

塔吊基本信息

塔吊基本信息

格式：pdf

大小：23KB

页数： 5页

一．塔吊的基本结构塔吊从功能上看，可以分为七大部分：金属结构、零部件、工作机构、电气设备、液压系统、安全装置和附着锚固。塔吊金属结构由起重臂、塔身、转台、承座、平衡臂、底架、塔尖等组成。塔吊零部件则由钢丝绳（起吊的主要受力部件）、变幅小车（车由车架结构、钢丝绳、滑轮、行轮、导向轮、钢丝绳承托轮、钢丝绳防脱辊、小车牵引张紧器及断绳保险器等组成）、滑轮、回转支承、吊钩和制动器组成。塔吊工作机构有五种：起升机构、变幅机构、小车牵引机构、回转机构和大车走行机构 (行走式的塔吊 )。塔吊电气设备包括了液压泵、液压油缸、控制元件、油管和管接头、油箱和液压油滤清器等主要元器件。塔吊安全系统和附着锚固则有限位开关 (限位器 )，超负荷保险器 (超载断电装置 )，缓冲止挡装置，钢丝绳防脱装置 ;风速计，紧急安全开关，安全保护音响信号。而一般来说，自升式塔吊在修筑楼房的过程中

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图像分解算法

基于范数 这类方法通过定义 、 所属函数空间的范数，再求解一个最优化问题达到 和 的分离。 基于稀疏表示 这类方法的核心思想是建立卡通信号字典和纹理信号字典，通过稀疏编码(sparse coding)过程把图像分解到这两个字典上。 基于算子信号 然而，以上分解算法的求解过程复杂且不易对图像作更精细的层级分解。近年Peng和Hwang提出一种基于算子的信号分解算法，该方法可以将1维信号中的局部窄带的成分分解到算子的零空间，这种局部窄带信号成分完全由该算子所刻画。 分解模型为： 式中， 为1维信号，每个局部窄带信号成分 都由奇异线性算子 所刻画， 为剩余信号。 基于算子的信号分解方法可以有效地把1维信号分解到两类奇异线性算子的零空间，这种分解方法可以有效地应用到2维图像信号的卡通纹理分解，使分解得到纹理成分得到具体算子的刻画，这是从算子的思想角度对图像中所包含成分的一种新认识，为更好地认识图像(主要对纹理成分的认识)提供了一条新思路。为了把图像转变为1维信号，采用对图像分块处理的方法，将图像块系列化为1维信号，并结合卡通纹理图像的一般特点，用局部全变差变化率作为自适应参数选择的依据，对图像块进行分解，最后综合各图像块的分解结果得到整个图像的分解结果，为了一定程度克服块效应，采取了块间重叠的措施。同时，把自适应参数当成尺度因子，层级调整尺度因子，反复对剩余信号分解，最后实现了图像的层级分解，对具体图像分解验证了算法的有效性。 多尺度图像 多尺度多分辨是人类视觉高效、准确工作的重要特征之一。自然产生的图像大多包含大量不同尺度的信息，这些信息在一幅图像中同时出现。而对图像的应用研究往往仅限于某一尺度或某些尺度上的现象，或者只需要某些尺度的信息：其它尺度的信息往往会对处理结果有不良影响，或者增大了处理的难度和复杂性。所以把图像信息按尺度进行分离十分必要。多尺度图像分解可以消除其他无用尺度信息对处理结果的影响，也简化了处理的难度和复杂性：也是图像目标识别和边缘检测等处理过程的预处理方法之一。 经验模分解方法是一种适用于非静态和非线性数据的分解方法，该方法是直接的、后验的和自适应的，该种分解具有完备性和准正交性。

图像分解图像修复技术

图像可以分解为结构和纹理2大部分，其中的结构信息体现的是图像的整体框架，包含图像的边缘等重要的描述信息，而纹理信息体现的是图像框架中的细节部分。 TV模型容易在各向异性扩散的过程中，将平滑区域噪声作为边缘而产生阶梯效应，而分解出来的结构图像，去除了图像的噪声。因此，对图像的结构部分使用基于TV模型图像修复，就能避免噪声干扰引入的阶梯效应，但是此时还存在一个问题，利用结构图像进行TV模型的扩散修复，仅能避免原来图像中噪声对图像造成的阶梯效应，而对于图像中的边缘部分图像梯度变化大的地方即图像的特征点，如还沿着梯度的垂直方向扩散，则必然会造成图像特征点的迷糊化，因此，为保证图像的特征点的保持，必须在修复过程中将图像的特征点提取出，保证对特征点不沿着图像的梯度正交方向扩散。 在图像的结构部分采用以下的修复方程： 该修复方程利用图像分解技术提取图像结构部分，避免了原始TV模型容易引入的阶梯效应，防止修复结果出现假边缘，同时，对于图像中存在的特征点能很好地实现保留。

图像分解基本概念

将图像分解成有效的几个部分的这一技术在图像处理的领域是很重要并且具有挑战性的逆问题。这种分解的大概思想就是把原始图像f看成两部分，即 。 是结构部分，也就是这个图像中较大尺度的对象； 是纹理部分，是包含细小的尺度的细节，这些细节通常具有周期性和振荡性。然而，对于结构和纹理的定义是不明确的，因为它很大程度上取决于图像内容的尺度。也就是说，在一个图像中的结构部分也可以在与之相比结构部分尺度更大的图像中被认为是纹理部分。图像的分解方法好比是一个筛子，图像中结构纹理的分解就靠分解方法来筛滤。

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