搜索资源列表
Meng04_nicola_lenihanmatlb_bom
- Multiple Matrix Correlation (MMC) algorithm determines the location of the user by comparing the radio map of the area with the signal strengths received at the user device from all transmitters in the area. The Local Optimal Position (LOOP) al
WCDMA
- 本文首先提出了基于接收信干比的局部和全局算法，在次基础上提出了一种自适应接纳门限算法，其基本出发点是在保证系统中断性能的前提下，尽可能降低系统阻塞概率，充分利用系统容量资源。-This paper proposes received signal to interference ratio based on the local and global algorithms, based on the second admission, an adaptive threshold algorithm
hundunpso
- 针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷 入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。 该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运 动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜 索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索 时间, 提高了收敛率
multiscaleLBP
- 这是局部二值模式的代码，其中mygetmapping是产生lbp代码模式，mylbp是阈值lbp算法。-This is the code of the local binary pattern, which mygetmapping is generated the lbp code mode, the mylbp threshold lbp algorithm.
Bnormalizatioi
- 图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将2566个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 已通过测试。 -Binary image processing is about the point grayscale image is set to 0 or 255, that is, speaking to the entire image showing a clear black and
corner_detector
- 这是用matlab写的一个corner detector, 效果比现在流行的Harris，susan，CSS等效果要好。 Matlab 确实如此，效果很好，不管是边缘还是角点 -Algorithm is derived from: X.C. He and N.H.C. Yung, Curvature Scale Space Corner Detector with Adaptive Threshold and Dynamic Region of Support , Proceedin
matlab-code
- 应用Matlab工具箱演示对比度增强，局部平滑，中值滤波，小波工具，边缘检测，图像二值化，Hough变换直线提取，灰度阈值分割，四叉树分裂合并法等，并完成这些处理程序的GUI集成。-Application the Matlab toolbox Demo contrast enhanced local smoothing, median filtering, wavelet tools, edge detection, image value, Hough transform line extra
fuse-segment
- 该算法是利用形态学高帽变换进行首次图像分割，然后再利用局部自适应阈值分割进行细分割。对分割尺度不同的物体效果比较好。-The algorithm is using morphological top-hat transform the first image, and then using local adaptive threshold segmentation fine segmentation. Different objects segmentation scale better.
papr_windowing
- reduction to papr in ofdm with Peak Windowing: The basic idea of peak windowing is to multiply the envelope of OFDM signal with a weighting function . Therefore, ~xE (t)= xE (t) f (t) where XE(t) =[x(t)] The weighting function give
zsyyz
- 可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。-According to the local characteristics of image with different threshold segmentation. Actual processing, the need to divide the image into several sub areas accor
Desktop
- 局部二值模式的改进形式：通过多阈值计算彩色，灰度等图像的lbp值-The local value of two improved model: the threshold calculation of color, gray image LBP value
m13
- 针对户外视频监控存在光照变化这一问题, 提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架. 考虑到目标检测 的准确性要求, 建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值. 在此基础上, 针对背景建模的实时性要求, 提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法. 鉴于不同光照变化的适应性要求, 定义对光照变化不敏感的背景纹理模型. 上述模型统称为自回归{ 纹理(Auto regression and texture, ART) 模型, 该模型适应于户外光照变化. 基于该模型构建像素亮度和纹
face-recognition-PDF
- 一种局部敏感的核稀疏表示分类算法_张石清_赵小明_楼宋江_闯跃龙_郭文平_陈盈 一种融合多模式韦伯局部特征的人脸识别方法_李昆明 自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别_张洁玉-A topical sensitive nuclear sparse representation classification algorithm _ _ House Song Jiang Zhao Xiaoming Zhang Shiqing _ _ _ Chuang Chen Ying Guo Wenpin
Hopfield
- A Hopfield network is a form of recurrent artificial neural network invented by John Hopfield in 1982. Hopfield nets serve as content-addressable memory systems with binary threshold nodes. They are guaranteed to converge to a local minimum, but conv
ZaoShengXiaoChuDib
- 图像降噪处理：固定阈值法进行二值化、对二值图像的黑白点噪声消除、对二值图像进行消除孤立黑像素点、均值滤波处理、超限邻域平均法、n*n均值滤波处理、n*n中值滤波处理、十字型中值滤波、N*N最大值滤波、随机噪声处理、进行椒盐噪声处理、局部平均化处理。-Image noise reduction: fixed threshold binarization method for binary images in black and white spot noise elimination, the e
adaptivethreshold
- 区域自适应性阈值算法，数字图像处理中十分常用的一个算法，常用于获取图像的边界。-local adaptive threshold
harris
- 该算法是基于像素领域包含若干元素的近似圆形模板，对每个像素基于该模板领域的图像灰度计算角点响应函数（CRF）的数值，如果大于某阈值且为局部极大值，则认为该点为角点。角点的精度与圆形模板大小无关，圆形模板越大，检测的角点数越多，则计算量也越大，本文圆形模板包含37个元素，该近似圆形模板-The algorithm is based on pixel art consists of several elements approximation circular template for each p
Face-Recognition-code
- 首先建立一个标准的人脸模板，由包含局部人脸特征的子模板构成， 然后对一幅输入的人脸图像进行全局搜索，基于人脸灰度模板的模式匹配计算与标准人脸模板中不同部分的相关系数，通过预先设置的最小匹配门限来判断该图像窗口中是否包含人脸。-First, establish a standard template face by face feature contains the local sub-template structure,Then a face image input global sear
linear_correlation
- 演示验证线性相关算法，主要用于离散点的局部极小值提取（基于多种阈值选取）。还包括最小二乘拟合，三次样条插值等内容。-Demonstration Verification Linear correlation algorithm is mainly used for local minimum extraction of discrete points (based on a variety of threshold selection). Including least squares fitt
watershed-segmentation
- 对输入原始图像求取梯度图像，对梯度图像做前景标记，即在输入图像的每一个目标中心做一个Marker（可手动选取，也可用阈值法得到），在梯度图像上用该Marker作局部极小值的标记，再进行水域变换，即可得到基于标记点的水域分割结果-Input original image to strike a gradient image of the gradient image make prospects mark that each center of the target input image to