کد: 2542
عنوان پروژه: فروش پروژه درون یابی منسجم تصویری با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 20.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه درون یابی منسجم تصویری با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
كد: 2420
عنوان پروژه: فروش پروژه ارزیابی درون یابی به روش کریجینگ با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 40.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه ارزیابی درون یابی به روش کریجینگ با نرم افزار MATLAB
کریجینگ (Kriging)، یکی از مهمترین و گسترده ترین روش های درون یابی برپایه مدل سازی و روابط آماری، پایه ریزی شده است. به طور کلی، درون یابی که بر اساس تخمین مدل های آمار فضایی صورت می گیرد، فرایندی است که طی آن می توان مقدار یک کمیت در نقاطی با مختصات معلوم را با استفاده از مقدار همان کمیت در نقاط دیگری با مختصات معلوم به دست آورد. مهمترین تخمین گر آمار فضایی به افتخار یکی از پیشگامان علم زمین آمار (ژئو استاتیک) به نام D.G. Krige که یک مهندس افریقای جنوبی بوده است، به نام کریجینگ، نام گذاری شده است. کریجینگ یک روش تخمین است که برپایه منطق میانگین متحرک وزن دار بنا شده است. تخمین گر کریجینگ، یکی از مهمترین تخمین گرهای خطی نااُریب است، زیرا اولا بدون خطای سیستماتیک می باشد و ثانیا واریانس تخمین آن، حداقل است.
از مهمترین ویژگی های کریجینگ می توان به مطلق بودن تخمین در درون یابی اشاره کرد. بدین مفهوم که مقدار تخمین کمیت در نقاط نمونه برداری با مقدار اندازه گیری شده بابر می باشد و واریانس تخمین صفر می گردد. این ویژگی سبب می شود که تخمین گر کریجینگ در رسم خطوط هم ارزش، از حداکثر نقاط، نمونه برداری نموده و تمایلی به بسته شدن و دور زدن را نداشته باشد و از مرز محدوده مورد مطالعه فراتر رود. به عبارت دیگر، این مدل در تخمین کمیت مجهول نقاط یا مختصات معلوم، مقدار واریانس را به حداقل می رساند. لذا منحنی های میزان بر اساس روندیابی ترسیم می گردند. در نتیجه از مرز محدوده ترسیم فراتر می روند.
یکی دیگر از ویژگی های کریجینگ، هموارسازی یا نرم شدن تغییرات هنگام درون یابی است. بدین معنا که واریانس نمونه های تخمین زده شده نسبت به نقاط واقعی، تغییرات کمتری دارد.
در روش کریجینگ، هر نمونه معلوم در تخمین نقطه مجهول، بستگی کامل به ساختار فضایی محیط مربوط دارد. در حالی که در روش های دیگر، وزن ها فقط به یک مشخصه هندسی مانند فاصله بستگی دارد و با تغییر ساختار فضایی نمونه ها، تغییری نمی کند و با ضعیف شدن ساختار فضایی، نقش نمونه ها کمتر می شود. تا آن جا که وزن تمام نمونه ها برابر خواهد شد. به عبارت دیگر، دامنه تاثیر متغیر معلوم بر متغیر مجهول به حداکثر و حداقل فاصله نمونه ها از هم بستگی دارد. لذا در استفاده از این روش، باید به توزیع فضایی نمونه ها و دامنه تاثیر آن ها توجه نمود.
خاصیت جمع پذیری، یکی دیگر از ویژگی های قابل تحلیل در روش کریجینگ است. این ویژگی سبب می شود تا اگر در مورد مجموعه ای از واحدهای کوچک، تخمین کریجینگ صورت بگیرد، میانگین مقادیر تخمینی این واحدها برابر می شود با مقدار تخمین واحدهای بزرگتر که حاوی تمام واحدهای کوچکتر است. البته در هر دو حالت برای تخمین واحدهای کوچکتر و بزرگتر، باید از یک سری نقاط یکسان استفاده شود که این ویژگی در یک سری از مطالعات جغرافیایی مثل حوضه های رودها، سبب انتقال خصوصیات زیر حوضه ها به یکدیگر می شود و لذا در چنین مطالعاتی باید در استفاده از این تخمین گر، احتیاط نمود.
روش کریجینگ، از دقیق ترین مدل هایی است که در تهیه نقشه های پراکندگی از جمله ایزوپلت و کروپلت و … به کار گرفته می شود.
عكس خروجی برنامه
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
كد: 1872
عنوان پروژه: فروش پروژه درون یابی سه بعدی با شبکه عصبی RBF با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قيمت: 25.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه درون یابی سه بعدی با شبکه عصبی RBF با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.
كد: 1827
عنوان پروژه: فروش پروژه تعیین فاصله و تنظیم سطح در قطعه سازی تصویر با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قيمت: با تخفیف استثنایی 15.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تعیین فاصله و تنظیم سطح در قطعه سازی تصویر با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.
كد: 1825
عنوان پروژه: فروش پروژه درون یابی تصویر با روش جدید بر پایه لبه های تصویر جهت بزرگنمایی بدون افت کیفیت با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قيمت: 25.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه درون یابی تصویر با روش جدید بر پایه لبه های تصویر جهت بزرگنمایی بدون افت کیفیت با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.
كد: 1290
عنوان پروژه: فروش پروژه درون یابی نوار باریک تصویر (TPS) با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: كامپيوتر – MATLAB
قيمت: 25.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه درون یابی نوار باریک تصویر (TPS) با نرم افزار MATLAB
درون یابی نوار باریک یا TPS که مخفف شده Thin-Plate Spline است یک روش برای درون یابی (Interpolation) تصاویر می باشد.
عكس خروجی برنامه
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.
كد: 1278
عنوان پروژه: فروش پروژه مقایسه روش های درون یابی تصوير با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: كامپيوتر – MATLAB
قيمت: 25.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه مقایسه روش های درون یابی تصوير با نرم افزار MATLAB
درون یابی (Interpolation) ابزاری پایه ای است که به شکل وسیعی در کارهایی مانند بزرگنمایی، کوچک نمایی، چرخش و اصلاحات هندسی به کار می رود. درون یابی دو خطی (Bilinear Interpolation) روشی است که از آن برای تخمین سطح شدت روشنایی موقعیت مورد نظر از چهار همسایه نزدیک استفاده می کنیم. درون یابی دو مکعبی (Bicubic Interpolation) یک روش از درون یابی تصویر است که با شانزده همسایه نزدیک نقطه درگیر است. درون یابی دو مکعبی به طور استاندارد در برنامه های تجاری ویرایش تصویر نظیر Adobe Photoshop و Corel Paint مورد استفاده واقع شده است. روش دیگر که ساده تر از دو روش قبلی است درون یابی نزدیکترین همسایه (Nearest Neighbor Interpolation) نام دارد. زیرا به هر موقعیت جدید، سطح شدت روشنایی نزدیکترین همسایه اش در تصویر اصلی را تخصیص می دهد. این روش منجر به تولید نافرمی ها مانند اغتشاش شدید لبه های مستقیم می شود که کمتر مورد استفاده قرار می گیرد.
از عکس 1 تا 4 نتایج درون یابی دو مکعبی است. از عکس 5 تا 8 نتابج درون یابی دو خطی است. از عکس 9 تا 12 نتایج درون یابی نزدیکترین همسایه است.
این پروژه بر اساس تمرین 2-4 صفحه 89 کتاب پردازش تصویر از رافائل گونزالس جهت مقایسه روش های درون یابی برای کوچک و بزرگ کردن تصویر ساخته شده است.
عكس خروجی برنامه
عکس 2
عکس 3
عکس 4
عکس 5
عکس 6
عکس 7
عکس 8
عکس 9
عکس 10
عکس 11
عکس 12
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.
كد: 1267
عنوان پروژه: فروش پروژه مقایسه روش های درون یابی برای بزرگنمایی و کوچک نمایی با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: كامپيوتر – MATLAB
قيمت: 25.000 تومان
قابليت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه مقایسه روش های درون یابی برای بزرگنمایی و کوچک نمایی با نرم افزار MATLAB
درون یابی (Interpolation) ابزاری پایه ای است که به شکل وسیعی در کارهایی مانند بزرگنمایی، کوچک نمایی، چرخش و اصلاحات هندسی به کار می رود. درون یابی دو خطی (Bilinear Interpolation) روشی است که از آن برای تخمین سطح شدت روشنایی موقعیت مورد نظر از چهار همسایه نزدیک استفاده می کنیم. درون یابی دو مکعبی (Bicubic Interpolation) یک روش از درون یابی تصویر است که با شانزده همسایه نزدیک نقطه درگیر است. درون یابی دو مکعبی به طور استاندارد در برنامه های تجاری ویرایش تصویر نظیر Adobe Photoshop و Corel Paint مورد استفاده واقع شده است. روش دیگر که ساده تر از دو روش قبلی است درون یابی نزدیکترین همسایه (Nearest Neighbor Interpolation) نام دارد. زیرا به هر موقعیت جدید، سطح شدت روشنایی نزدیکترین همسایه اش در تصویر اصلی را تخصیص می دهد. این روش منجر به تولید نافرمی ها مانند اغتشاش شدید لبه های مستقیم می شود که کمتر مورد استفاده قرار می گیرد.
این پروژه بر اساس تمرین 2-4 صفحه 89 کتاب پردازش تصویر از رافائل گونزالس جهت مقایسه روش های درون یابی برای کوچک و بزرگ کردن تصویر ساخته شده است.
عكس خروجی برنامه
برای خريد اين پروژه با شماره 09360703858
يا آدرس ايميل nn4e@aol.com در تماس باشيد.