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- 边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结
数值求导
- VB.6的环境下一阶、二阶、三阶和四阶导数的数值算法
log
- 应用log算法进行图像的边缘检测，log算法是一种基于灰度值的二阶导数来进行边缘检测的，通过检测零点来进行边缘检测-Application log algorithm for image edge detection, log-based algorithm is a gray value of the second derivative for edge detection, by detecting zero for edge detection
xiaobobianhua
- 利用小波变换检测突变点实验的实例，程序最后生成3个图像演示了该算法，分别为原数字信号、高斯函数作为基函数、高斯函数的一阶导数作为基函数的小波变换。-Mutation detection using wavelet transform examples of experimental points, the program generates the final three images to demonstrate the algorithm, namely, the original digi
edgedetection2003
- 数字图像的边缘检测 本科毕业设计（边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阀值操作所取代。本文利用
GUISUSAN
- 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的
1_order_FDM
- 一阶导数的常用差分逼近 求解df的差分逼近 flag标记使用的差分算法 算法来自周超红的《一阶导数的差分逼近汇总》 可按照里边的算法构造更高阶的差分逼近-First derivative of the common difference approximation approach for solving differential df flag tag algorithm using the difference method from the week of super
Conjugate-gradient
- 共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
Newton
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradie
gongetidufadshuzhixingzhi
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
Conjugate-Gradient-Method
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) between the steepest descent between law and Newton'
CubicSplineInterpolation.m
- 数值分析中的三次样条插值算法，追赶法解方程算法的MATLAB实现函数和测试数据。样条插值算法支持一阶导数边界条件、二阶导数边界条件和周期边界条件三种不同边界条件类型。-Numerical analysis of the cubic spline interpolation algorithm, the catch-up method of solving equations algorithm in MATLAB functions and test data. Spline interpola
conjugateGradient
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-failed to translate
conjgradmethod
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。这里给出共轭梯度法的源程序-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method and
bycgste
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method and Newton' s
tidu
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate Gradient Method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method between a law an
MVEE
- d维空间中N个点，求这些点的最小体积覆盖椭球。 算法：针对其对偶问题，采用Franke-Wolfe序列线性逼近策略，逐次求得最优乘子，进而求出椭球的相关参数，又称Khachiyan一阶导数算法。 适用范围：中小规模数据集-Minimum Volume Enclosing Ellipsoid； MVEE
sobel
- Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。-The Sobel operator is the edge detection operator of the first derivative. During the algorithm realization, the 3 × 3 template is used as the convolution sum of each pixel in t
Conjugate-Gradient-Method
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradie
FR
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-The Conjugate Gradient method is a method b