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角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用。
Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常
用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价。然后通过实验
研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷。最后,文章指出了角点检
测技术的研究与发展方向。
-Cor
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分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。-The machine algorithm respectively perception, the minimum square error algorithm, linear SVM classifier algorithm design, respectively, draw the decision surface, and compare the performance.
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车道偏离识别的程序，采用的是动态规划算法，对弯道也有比较高的识别率-lane departure algorithm, which has good performance even for curve lane.
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对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。-The "data1.m" data, respectively, using the perceptron algorithm, the least square error algorithm, the linear SVM algorithm design classifier, respectively, to draw the decision-making surf
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压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为ILRS算法，对256*256的lena图处理，比较原图和IRLS算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
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压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为OMP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和OMP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
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压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为SP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和SP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix and
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压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为ROMP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和ROMP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matr
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压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为SL0算法，对256*256的lena图处理，比较原图和SL0算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
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改进的蚁群算法 用于提取轮廓 可以和sobel等传统算法比较 有较好的性能 本人已经运行过-Improved ant colony algorithm for extracting contours and sobel traditional algorithm I have run a better performance
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对朴素贝叶斯算法的进一步改进。朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系，以及它的被动学习策略，影响了它的分类性能。本文从不同的角度出发，讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类性能的方法。为进一步的研究打下坚实的基础-Naive Bayes algorithm further improved. Naive Bayes classifier is a simple and efficient classifier, but its attr
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我们提出一个新的方法，方法噪声，用来估计和比较数字图像去噪方法的表现。我们首先对一个广泛的去噪算法类计算和分析方法噪声，称之为局部平滑滤波。其次，我们提出一种新的基于图像中所有像素的非局部平均的算法，非局部平均（NL-means）。最后，我们展示几组实验比较非局部平均算法和局部平滑滤波算法。-We propose a new method for noise method used to estimate the performance of digital image denoising me
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本程序采用JPEG算法对静止图像进行编解码，采用Matlab仿真平台。程序的品质因数可以自行调整，并附有性能参数分析（采用PSNR作为评判依据）。这是我研一的课程作业程序，自己写的，希望有需要的同学下载！-This procedure uses the JPEG algorithm for still image coding and decoding, using Matlab simulation platform. Program can adjust the quality factor
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采用自组织映射算法（SOM）设计码书，达到全局最优，同时采用组合码字和图像块动态划分等优化算法，最终实现的码书性能比LBG算法有很大提高。这是中科大视频技术的final project，附有最终版的report和presention。-Using self-organizing map algorithm (SOM) designed codebook, the global optimum, while using a combination code word and image block
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本例程序包含OMP、SP、IRLS、CoSaMP等重构算法，比较性能优劣。-The example application consists of OMP, SP, IRLS, CoSaMP reconstruction algorithm, and compare performance advantages and disadvantages.
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数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。-Digital image processing means converts the im
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本文在在尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上, 提出了一种基于累积特征的多目标的跟踪算法, 通过对目标的SIFT特征进行实时更新来去除由噪声(或形变)带来的\过时"特征信息, 保证了特征的稳定, 提高了匹配准确度. 实验结果表明, 本算法能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题, 同时对跟踪过程中多目标的关联, 也具有较好的鲁棒性.-In this paper, the Scale In
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图像中汽车牌照定位的准确与否,直接关系到自动车牌识别系统的整体性能.考虑由于时间和气候光照特性不同造成车牌图片清晰度的明显差异,提出一种新的自适应动态阈值车牌定位的算法.该方法首先分析图像的清晰度,将图像的白点数固定在一个与差分均值成正比的比例值内.然后,去除离散噪声.针对车牌区域的行和列有不同的特征,用不同的方法进行车牌横向和纵向区域的精确定位,最终找到目标车牌区域.实验显示,该方法对车牌定位的准确率达到98.7 -Image vehicle license positioning accur
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基于经典的优化算法--模拟退火算法的旅行商问题寻优实现，该算法比较经典，可用于后续一些性能对比分析-The traveling salesman problem-- the classical optimization algorithms and simulated annealing algorithm is implemented based on the algorithm, compare the classic, can be used for the analysis of sub
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ROF模型TV去噪，c代码实现，利用变量分离和布拉格曼算法加速，性能良好-ROF model TV denoising, c code, the use of variable separation and Bragman algorithm acceleration, good performance
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