搜索资源列表
matlab_MRF_examples
- 基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码。包括ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法。-based on the Markov random field image segmentation Matlab source. ICM conditions including iterative model for the largest posterior probability algorithm.
Super-Resolution--
- 针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法. 在最大后验概率估计和加权最小二乘 的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型 深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质 详细推导了 自适应滤波器的递推公式 分析了算法的存储与计算复杂度. 仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三 次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR 增益 与Elad 滤波方法相比,具有更小的计算量和 更强的自适应性和鲁棒性.-Super-resolution for th
QingXiHua
- 该算法是关于图像清晰化的算法，里边包含了光流法，块匹配，凸集投影和最大后验概率等，是很好的参考东西。-The algorithm is an algorithm for image clarity, inside includes optical flow, block matching, convex set projection and maximum a posteriori probability, is a good reference for things.
MAPPM
- 用于SAR图像分割的最大后验概率与各向异性扩散相结合的算法-For SAR image segmentation with the maximum a posteriori probability algorithm for the combination of anisotropic diffusion
enhancement-of-text-image-sequences
- Text文本的超分辨率重建方法介绍，主要用最大后验概率方法-super resolution enhancement of image sequences.
04457757
- 超分辨率重构，介绍超分辨率重构最大后验概率算法。-Super-resolution reconstruction, introduced the super-resolution reconstruction of maximum a posteriori probability algorithm.
MAP-SRR
- 超分辨率重构，介绍超分辨率重构最大后验概率算法,以及对超分辨率重构技术进行综述。-Super-resolution reconstruction, introduced the super-resolution reconstruction of maximum a posteriori probability algorithm.
MAP-Algorithm
- 超分辨率重构，介绍超分辨率重构最大后验概率算法，列举了最大后验概率算法中不同的方法。-Super-resolution reconstruction, introduced the super-resolution reconstruction of maximum a posteriori probability algorithm.
MAP-Tikhonov
- 基于正则化项的最大后验概率重建的一段程序，简单易懂-Based on regularization item maximum a posteriori probability reconstruction of a program, simple and understandable
MRF-based-image-segmentation
- 基于马尔科夫随机场的SAR图像分割方法，对应于采用最大后验概率准则对SAR目标切片图像分割，采用聚类分析算法求解。-SAR image segmentation based on Markov random fields, which corresponds to using the maximum posterior probability criteria for SAR Target Chip Image segmentation using cluster analysis algori
human-detect-and-track-
- 为了检测红外图像序列中的运动人体，提出了一种基于最大后验概率 （MAP）-马尔可夫随机场（MRF）模型和亮度-距离联合直方图的人体实时检测 方法。该方法首先建立图像序列时空域联合的概率分布模型，采用基于 MAP-MRF 模型的前景检测方法得到可能为人体的感兴趣区域（ROI）。然后在以 ROI 中心点 为圆心的各个圆环域中统计其亮度信息，构建基于亮度-距离联合空间的分类特 征。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对候选区域进行分类检测。不同红外 图像序列的实验结果均表明，本
matlab-MRF-toy-examples
- 一种基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码，包含ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法，已通过测试。-Markov random field based image segmentation matlab source code, including the ICM iteration conditions for solving the maximum a posteriori probability model algorithm has been tested.
code-SPL-MS
- 一种新型的跟踪算法，用到了贝叶斯的最大后验概率来计算-a novel tracking method which is using the bayes and MAP
Super-resolution-image-restoration
- 使用最大后验概率的超分辨算法来实现图像是复原-Using the maximum a posteriori estimation algorithm to achieve super-resolution image is restored