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搜索资源列表

  1. Texture-features

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  2. matlab编写的用于实现灰度共生矩阵,灰度-梯度共生矩阵,灰度直方图,协方差系数,LOG滤波器的源代码了。全部经过测试,可以直接使用。对于做纹理分析很有帮助。一共有五个代码-matlab prepared for the realization of Gray Level Co-occurrence matrix, gray- gradient co-occurrence matrix, gray histogram, covariance coefficients, LOG source c
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:jd
  1. jiaozheng

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  2. 这是一个阵列校正的程序,通过计算协方差矩阵,利用矩阵元素间的关系计算出阵列的幅相误差-This is an array of calibration procedures, by calculating the covariance matrix, the relationship between the matrix elements of the array to calculate the amplitude and phase errors
  3. 所属分类:绘图程序

    • 发布日期:2013-10-18
    • 文件大小:1.27kb
    • 提供者:林林
  1. KLtransform

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  2. (1)应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样,共抽样200块子图象; (2)将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量; (3)对所有200个行向量进行KL变换,求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值,按降序排列特征值以及所对应的特征向量; (4)选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元,将原图象块向这40个特征向量上投影,所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 (5)求出所有子块的特征向量。 -(1) the application of 9 × 9 window
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:2.7kb
    • 提供者:龙活
  1. coviance

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  2. 一个关于协方差矩阵的例子 改成自己的图片即可 运行-An example on the covariance matrix into its own image to run
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:847byte
    • 提供者:小樱
  1. ASM_version1b

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  2. ASM是由Cootes和泰勒推出的多分辨率方法的一个例子。 基本思想: 在ASM模型训练,训练从手工绘制的图像轮廓。发现的ASM模型在训练使用主成分分析(PCA),使该模型自动识别数据的主要变化是,如果可能的轮廓/好的对象的轮廓。还包含了ASM模型的协方差矩阵描述行垂直纹理口岸时,在正确的位置。 -Descr iption This is an example of the basic Active Shape Model (ASM) as introduced by Coot
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-27
    • 文件大小:9.72mb
    • 提供者:谢冉
  1. kalman-alghrioms-matlab

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  2. 则卡尔曼滤波的算法流程为: 1.计算预估计协方差矩阵2.计算卡尔曼增益矩阵3.更新估计4.计算更新后估计协防差矩阵-The Kalman filter algorithm processes as follows: 1. Calculate pre-estimate covariance matrix 2 calculate the Kalman gain matrix 3 updated estimate calculated after 4 update estimated defend d
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:25.87kb
    • 提供者:梅兰竹菊
  1. 主成分分析

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  2. 主成分分析PCA源码分析,使用matlab编程,是一种降维方法,通过计算数据矩阵的协方差矩阵,然后得到协方差矩阵的特征值特征向量,选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中,实现数据特征的降维。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

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