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ZUDASAHNG_SEGmention
- 图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法 .以局部熵最大值作为目标种子 ,运用区域增长技术实现多目标分割 ,一种常用的方法是预先给图像设置初始增长元,即预先投掷种子,在一定的规则下由增长元开始增长,这种方法需要对不同的区域投掷不同的种子.但是,对复杂多目标图像,投掷种子是一件比较困难的事.在背景变化比较大的多目标图像中,目标与背景是不同的,目标的灰度相对变化较小,而背景的灰度变化比较大.从信息论角度看,灰度变化小的地方其信息量少,局部熵值大 灰度变化大的地方,其信息量多,局部熵值小,由此可以认
3_MinCut.rar
- 一个经典的求解最大流最小割代码 VC++版本,A classical solution of maximum flow minimum cut code VC++ Version
spfilter.rar
- 应用多种滤波器进行处理：算术均值，几何 均值，谐波均值，逆谐波均值，中值滤波， 中点滤波，最大值、最小值滤波等,To deal with a variety of filter applications: arithmetic mean, geometric mean, harmonic mean, inverse harmonic mean, median filter, the mid-point filtering, maximum, minimum filtering
classify.rar
- 分级聚类程序，可实现最小距离聚类法、最大距离聚类法、平均距离聚类法。,Hierarchical clustering procedure can achieve the minimum distance clustering, maximum distance clustering method, the average distance clustering method.
pinghua
- 本程序利用空间邻域平均法和中值，最大值以及最小值滤波法对一幅二值图像进行平滑操作，通过仿真可以比较不同算法之间的差别。-The program uses space neighborhood average and median, maximum and minimum filtering method for a binary image smoothing operation, the simulation can compare the differences between the di
stereomatchingaft
- 图割算法 求图像的立体匹配问题 最大流最小割问题-graphcut stereomatching matlabcode
分治算法
- 君主和殖民者们所成功运用的分而治之策略也可以运用到高效率的计算机算法的设计过程中。本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。 本章给出了用来分析分而治之算法复杂性的数学方法，并通过推导最小最大问题和排序问题的复杂性下限来证明分而治-monarchy and colonialists who have successfully used the divid
segmention-threshod
- 一些关于图像阈值确定的matlab程序，包括迭代阈值，最小类内方差，最大熵，和用matlab库函数对图像进行边缘检测。可运行-Number of image thresholding matlab identified procedures, including iterative threshold, the smallest category of variance, maximum entropy, and the use of matlab library function of the
tuxiangqiege
- 基于像素点的全局阈值法求图像的分割 实现方法有五种： 最小极值法，最优阈值法，最大方差方法，最大熵法，迭代法-Pixel-based global threshold method for image segmentation method there are five: the smallest extreme value method, the optimal threshold method, the largest variance method, the maximum ent
JPEG2000_9_7_002.pdf
- 基于实数的二进制表示法，把CDF(Cohen，Daubechies and Feauveau)9／7双正交小波基的提升系数化为二进制，采用简单的移位一加操作代替结构复杂的浮点乘法器，从而实现了JPEG2000中9／7离散小波变换的定点计算．相对于浮点计算法，移位一加操作最大的优点是计算简单，特别易于超大规模集成电路实现，因而使硬件实时处理图像信号成为可能．实验仿真结果表明：在低压缩比的情况下，用移位一加操作重构的图像，其峰值信噪比(PSNR)只比浮点法低0．10 dB，当压缩比增大时，其PSNR
AStudyoWaveletImgaeCoding
- 通过测量小波变换产生图像的熵、方差、最大值、最小值、平均值及各子图像内小波变换系数间的相关性来确定各子图像应采取的编码策略-Wavelet transform generated by measuring the image entropy, variance, maximum, minimum, average and sub-image with the wavelet transform coefficients of correlation between each sub-image
wavletdenoising
- 小波去噪方法介绍，包括阈值法、最大模法、相关法-Wavelet Denoising, including threshold, maximum modulus method, correlation, etc.
dif_spfilt
- 应用多种滤波器进行处理：算术均值，几何 均值，谐波均值，逆谐波均值，中值滤波， 中点滤波，最大值、最小值滤波等-To deal with a variety of filter applications: arithmetic mean, geometric mean, harmonic mean, inverse harmonic mean, median filter, the mid-point filtering, maximum, minimum filtering
zuidazhi
- 应用小波变换最大值法实现医学图像的融合算法-Based on wavelet transform method to achieve maximum medical image fusion algorithm
waveletrh
- 基于双正交小波变换的图像融合，采用MATLAB小波工具箱编程，融合规则近似部分采用平均加权法，细节部分基于绝对值最大准则-Based on Biorthogonal Wavelet transform image fusion, fusion rule part is similar to the weighted average method, the details of the criteria based in part on the absolute value of the larg
d5sym
- 这是对一维信号进行五层小波分解，然后分别把不同层数的细节分量和近似分量重组这个信号。这样有除噪和最大程度提取信号能量的效果。-This is a five-story one-dimensional wavelet decomposition of signals, and then the details of each component of different layers and approximate quantity of restructuring the signal. In
fuzzy
- 这是一个用来做模糊模式识别，通过计算格贴近度，以最小最大贴近度或最小平均贴近度进行识别的算法-It is used for fuzzy classify.
maxflow-v3.04.src
- 使用能量最小法中的图割法，解决图像分类问题，最大流=最小割(The minimum method of energy in the map cut method to solve the problem of image classification)
最小二乘法估计仿射矩阵
- 目前MATLAB里边对于多点计算仿射矩阵普遍采用RANSAC法，但是比较麻烦计算量也相对较大，通过最小二乘法来进行仿射矩阵的估计能够大大提高该效率，所以奉上自己在实验室写的仿射矩阵估计函数，来弥补matlab函数库在这方面的不足。(The MATLAB inside for calculating affine matrix commonly used RANSAC method, but more trouble calculation is relatively large, estimat
基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割
- 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。(The largest between-class variance method was proposed by the Japanese scholar Nobuyuki Otsu