文件名称：scattering_transform
文件大小：13.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 20:34:01
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散射变换（ST） 散射变换提供了强大的统计词汇，可以量化信号/场中的纹理。 从某种意义上讲，它与功率谱相似，但是它捕获的信息比功率谱要多得多，尤其是有关非高斯纹理的信息，这在天文/物理数据中无处不在。 在这里，我提供了一个python 3模块来计算2D场（图像）的散射系数。 模块ST.py仅取决于以下软件包： numpy, torch = 1.7 。 它可以做以下事情： 创建二维小波以用于散射变换； 计算二维场（图像）的散射系数。 1D或3D情况的代码正在开发中。 如有任何问题，建议或意见，请随时与我联系： 安装 请将脚本ST.py下载到python的系统路径之一，然后只需将其导入python 3中即可： import ST 当然，您可以将任何路径添加到系统路径。 只需添加 import sys sys . path . append ( '~/where/you/dow
【文件预览】：
scattering_transform-master
----ST_image_synthesis.ipynb(901KB)
----figures()
--------param sigma scat.png(26KB)
--------binarized image.png(44KB)
--------all corr j j1j2 j1j2 J6.png(13KB)
--------2nd corr l4 j1j2 J6.png(8KB)
--------2nd coef l1_l2 J6.png(49KB)
--------param corr pow.png(10KB)
--------coef scat.png(46KB)
--------2nd corr j1j2 J6.png(8KB)
--------threshold image.png(180KB)
--------2nd corr l1_l2 J6.png(7KB)
--------LRG_H.png(33KB)
--------2nd coef l4 j1j2 J6.png(57KB)
--------1st coef.png(33KB)
--------1st coef J6.png(41KB)
--------param corr scat.png(11KB)
--------1st corr J6.png(6KB)
--------1st 2nd corr J6.png(12KB)
--------2nd coef j1j2.png(60KB)
--------2nd coef j1j2 J6.png(82KB)
--------LRG.png(237KB)
--------sim_comp_for_LRG.png(96KB)
--------coef pow.png(21KB)
--------original image.png(324KB)
--------param sigma pow.png(19KB)
----.DS_Store(6KB)
----index.md(1KB)
----_layouts()
--------default.html(3KB)
--------project_page.html(3KB)
----_sass()
--------jekyll-theme-minimal.scss(5KB)
----ST.py(12KB)
----D-z relation.jpg(120KB)
----image_generation.png(2.58MB)
----README.md(4KB)
----s22.html(10.55MB)
----ST_synthesis.py(12KB)
----H51_9.npy(1MB)
----_config.yml(139B)
----example.py(1KB)