搜索资源列表
cyytxclff
- MATLAB是一套用于科学计算的可视化高性能语言与软件环境。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个界面友好的用户环境。它的信号处理工具箱包含了各种经典的和现代的数字信号处理技术，是一个非常优秀的算法研究与辅助设计的工具。在设计数字滤波器时，通常采用MATLAB来进行辅助设计和仿真。 （2）FIR滤波器的MATLAB设计 下面以设计线性相位FIR滤波器为例介绍具体的设计方法。 线性相位FIR滤波器通常采用窗函数法设计。窗函数法设-MATLAB i
texture3
- 本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (based on total fat matrix method), on the basis of access to different regions of the image texture features, these featur
textureA2
- 本程序在对图像进行纹理分析（由于共发矩阵的方法效果很不好，本程序采用基于频率域的纹理分析算法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (due to a total of hair matrix, the effect is very bad, the program uses a frequency domain based on
comatrix
- 这是图像理解与分析中灰度共生矩阵算法的c++源代码。-This is the image analysis and understanding of co-occurrence matrix algorithm c source code.
TANA
- 微波转移矩阵分析程序，包含分析频率、输入驻波比、插入衰减和相移的计算-microwave transfer matrix analysis procedures, including analysis of frequency, input VSWR, insert the attenuation and phase shift of calculation
2DLDA_PK_LDA_for_feature_extraction
- These are the codes in \"A note on two-dimensional linear discrimant analysis\", Pattern Recognition Letter In this paper, we show that the discriminant power of two-dimensional discriminant analysis is not stronger than that of LDA under the assu
PCA
- PCA,主成分分析，可应用于矩阵降维，人脸特征提取及人脸识别。-PCA, principal component analysis, can be applied to matrix reduction, facial feature extraction and face recognition.
Texture-features
- 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
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
signal-analysis
- dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据.-document the use of DCT tran
experiment2_W_sizeofsmoke
- 基于共生矩阵的物体、人像、烟雾的纹理特征分析对比-Co-occurrence matrix-based objects, Portrait, smoke texture feature analysis and comparison
Texture
- 纹理分析－灰度共现矩阵算法实现，通常将图像划分成若干个纹理块计算。-Texture Analysis- gray co-occurrence matrix algorithm implementation, usually the image is divided into a number of texture calculation block.
ArffSearcher
- 使用Weka分析环境开发的基于Java的图像分割及基于内容检索程序，分割采用最小生成树分割法，检索利用的是小波和共生矩阵提取的特征。-Analysis using the Weka environment for the development of Java-based content-based image segmentation and retrieval procedures, division of segmentation using minimum spanning tree,
entropyandgabor
- 频率域熵图，两个窗口，熵的径向和角向分布，便于分析纹理，还有一个自己写的gabor变换，请参考。-Frequency domain entropy map, two windows, the entropy of the radial and angular distribution, to facilitate analysis of texture, there is a transform gabor wrote it myself, please refer to.
Textural_defect_detection_based_on_label_co-occurr
- 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力 摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩 阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵
inexact_alm_rpca
- RPCA (Robust Principal Component Analysis)是目前用于矩阵填充、图像去噪的最有效的优化方法。目前最有效的算法是ALM（Augmented Lagrange Multiplier）。ALM分为Exact ALM和Inexact ALM。 该代码是Inexact ALM，收敛速度比Exact ALM快！-RPCA (Robust Principal Component Analysis) is used for matrix filling, image de
Gray-symbiotic-matrix
- 灰度共生矩阵和纹理分析功能，能很好的对SAR图像进行分析和提取目标地物。-Gray symbiotic matrix and texture analysis function, can be a very good image of SAR analysis and extraction target features.
nmf_
- 非负矩阵分析算法，可以应用于人脸识别系统，以及其他图形图像处理领域。-Nonnegative matrix analysis algorithm, can be applied to the face recognition system, and other graphic image processing.
Conventional-2D-Correlation-Analysis
- Conventional 2D Correlation Analysis Conventional 2D correlation analysis on a ax2xm matrix containing intensity values at equally spaced points along a perturbation-Conventional 2D Correlation Analysis Conventional 2D correlation analysis on a
Hessian
- 使用海森矩阵，根据特征值，特征向量分割一些特征明显的目标(For Hessian matrix analysis)