搜索资源列表
yueguang
- 分而治之方法还可以用于实现另一种完全不同的排序方法，这种排序法称为快速排序（quick sort）。在这种方法中， n 个元素被分成三段（组）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段仅包含一个元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以独立排序，并且不必对l e f t和r i g h t的排序结果进行合并。m i d d l e中的元素被称为支点( p i v o t )。图1 4
program
- 用matlab编程实现p-m方程的源代码
BLS-GSM_Denoising
- 现在在所有图像去噪滤波中最较理想的去噪算法——Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture的matlab实现代码，应用丰富，与商用图像处理软件媲美，其原理可以参见J Portilla, V Strela, M Wainwright, E P Simoncelli, \"Image Denoising using Scale Mixtures of Gaussians in the Wavelet Domain
Pattern_Recognition_by_Moment_Invariant
- .M.K.Hu.发表的关于不变矩的著名文章Pattern Recognition by Moment Invariant,用校园网通过IEEE.Xplore下载，比较珍贵 -. MKHu. Published about the same moment a well-known article Pattern Recognition by Moment Invariant, Netcom had used the campus IEEE.Xplore download compare preci
15454564151616541515151515
- function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) input BW:二值图像； step_r:检测的圆半径步长 step_angle:角度步长，单位为弧度 r_min:最小圆半径 r_max:最大圆半径 p:阈值，0，1之间的数 output hough_space:参数空间，h(a
xx
- 计算几何导论 作者： [美]F·P·普霍帕拉塔 M·I·沙莫斯-Introduction to computational geometry
P_M_AOS
- 采用AOS算法对图像做正则化P-M方程滤波，采用半隐式的方案 -AOS algorithm made use of the image of PM equation is then filtered, using semi-implicit scheme
kuaisutisheng
- 针对CT 医学图像和MR I 医学图像成像特点, 提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT 和 MR I 两幅医学图像配准的前提下, 利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像, 对于小波变换后的高频 子图像, 选择区域标准差大的作为融合后的子图像 对于低频子图像, 采用加权融合, 最后进行小波逆变换, 得到 融合后的图像, 并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明, 基于快速整数提 升小波变换融合中, 小波高低频系数采用不同的规则能够取得
USFFTCurvelet
- 提出了一种结合USFFT Curvelet 变换的各向异性扩散图像去噪模型。它有机结合了Curvelet 变换和各向 异性扩散（P-M扩散）两者的优点。通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K，P-M扩散过程通过处理经过Curvelet 变换得到的图像的不同尺度的Curvelet 系数矩阵，实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型。 实验表明，新模型的处理结果能有效避免传统P-M 扩散出现的阶梯效应，同时更好地保留图像的纹理和细节。 关键词：图像去噪算法；各向异性扩散；
matlab
- Bài tậ p xử lý ả nh y tế trong mô i trư ờ ng GUI - Matlab-Bài tậ p xử lý ả nh y tế trong mô i trư ờ ng GUI - Matlab
anisodiff2D
- 利用P-M的非线性各向异性扩散对图形图像进行处理-nonlinear snisotropic diffusion
hucrf_code
- Hidden-Unit Conditional Random Fields 工具箱，可以用于训练linearCRF和和L.J.P. van der Maaten, M. Welling 提出的huCRF-We provide Matlab code that implements the training and evaluation of hidden-unit CRFs, as well as code to reproduce the results of our experim
RGB-huoyan
- matlab实现对火焰在rgb模型下出的特征提取，对于二维数组来说，它的size是指它的行数和列数；三维数组是指它的各个维的维度，可以理解为m行，n列和p层，即一共有m*n*p个元素-matlab to achieve extraction of the characteristics of the flame in the rgb model for two-dimensional array, its size is the number of rows and columns three
Perona_Malik
- P-M滤波模型是一种比较成熟的滤波方法，他能够很好地滤除各种噪声-Perona Malik
Catmull-Clark-
- 设P(m,n)是初始控制点列，即原曲面的点（m行n列）。Q(m,n)是一次细分后得到的曲面的控制节点。 此函数采用Catmull-Clark细分曲面算法，对双三次B样条曲面细分,即m=n=4。 利用我们在13章第四节学过的知识，有公式MQM =SMPM S ,其中M，S可由课件知 构造初始控制点列（p1,p2)，其中p1是P的行坐标，p2是P的列坐标 -Let P (m, n) is the initial control point of the column, i.e. th
Desktop
- 数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包，网上大部分是p文件，该文件是m文件，直接能用，能查看代码。-Digital image processing (Gonzales matlab version) Toolkit online p file, the file m file, can be used directly able to view the code.
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
3
- 介绍 了 基于二值图像的目标边界跟踪算法及其在红外成像型 G I F 中的应用，并将算法与利用微 分算子检测 目 标边缘的传统算法 进行 了比较， 通过仿真表明目 标跟踪算法较传统算法不仅能够准 确、 有序地检测出目标的整个边缘，实现图像信息的压缩，而且能够比较好的去除图像中的小块噪声。- T racing edge algo r i th m based o n b inary im age and its application in t h e IR im ag ing ty pe
m-k显著
- Mann-Kendall趋势检验(有时称为MK检验)用于分析时间序列数据的持续增加或减少趋势(单调趋势)。这是一个非参数检验，这意味着它适用于所有的分布(即数据不必满足正态假设)。但数据应该没有序列相关性。如果数据具有序列相关性，则可能在显著水平(p值)上产生影响。这可能会导致误解。为了克服这一问题，研究人员提出了几种改良的MannKendall检验(Hamed and Rao modified MK Test)。Yue和Wang修改了MK测试。使用预白化方法等改进的MK测试)。季节性Mann-