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圖像增強(qiáng)算法

  • 一個(gè)強(qiáng)大的定時(shí)服務(wù)程序

    一個(gè)強(qiáng)大的定時(shí)服務(wù)程序,因?yàn)榻?jīng)常會(huì)遇到要定時(shí)作同樣的一件事,但有時(shí)又會(huì)忘記,所以寫了這個(gè)服務(wù)程序,有點(diǎn)像Sql的Job定時(shí)一樣,可以設(shè)定多久執(zhí)行一次。

    標(biāo)簽: 程序

    上傳時(shí)間: 2017-06-25

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  • 一份鋰電池充電的電路圖。線路不是很復(fù)雜

    一份鋰電池充電的電路圖。線路不是很復(fù)雜,功能強(qiáng)大。

    標(biāo)簽: 電池

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:懶龍1988

  • 基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法

    基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法,NMF基本思想是找到一個(gè)線性子空間W,使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點(diǎn)都是正值,而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)

    標(biāo)簽: NMF 非負(fù)矩陣分解 人臉 特征提取

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:moerwang

  • 從ML-EM 重建算法入手

    從ML-EM 重建算法入手,分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點(diǎn),針對(duì)采用傳統(tǒng)方法求解MAP問題的局限性,提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建算法,為了保留邊緣信息,引入了二進(jìn)制的保邊緣變量,并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解,模擬的重建結(jié)果表明,應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@

    標(biāo)簽: ML-EM 重建算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-03

    上傳用戶:ztj182002

  • QMF濾波器在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用,通過matlab 實(shí)驗(yàn)程序設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)二通道鏡像濾波器(QMF、CQF、OQF)在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用

    QMF濾波器在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用,通過matlab 實(shí)驗(yàn)程序設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)二通道鏡像濾波器(QMF、CQF、OQF)在語(yǔ)音編碼中的應(yīng)用,針對(duì)不同的濾波器階數(shù),采用批量算法,實(shí)現(xiàn)和比較波形編碼的效率和精度

    標(biāo)簽: QMF matlab CQF OQF

    上傳時(shí)間: 2013-12-05

    上傳用戶:FreeSky

  • 一種嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法

    一種嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法,  本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應(yīng)盲水印算法,通過分析圖像經(jīng)離散小波變換后細(xì) 節(jié)子帶系數(shù)的特性,把細(xì)節(jié)子帶系數(shù)的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應(yīng)地修改圖像小波分解后某些細(xì)節(jié) 子帶的系數(shù)值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應(yīng)地嵌入水印信息,實(shí)現(xiàn)了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時(shí),水印的提取無須求助于原圖像,很好的實(shí)現(xiàn)了水印的盲檢測(cè). 這里的水印是一幅有實(shí)際意義的二值圖像. 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果和攻擊測(cè)試表明,本文提出的算法對(duì)JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強(qiáng)的魯棒 性,同時(shí)對(duì)直方圖均衡化、對(duì)比度調(diào)整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.

    標(biāo)簽: 水印 盲水印 算法

    上傳時(shí)間: 2017-08-30

    上傳用戶:陽(yáng)光少年2016

  • 為設(shè)計(jì)一種正交鏡像濾波器組(QM F)的原型濾波器

    為設(shè)計(jì)一種正交鏡像濾波器組(QM F)的原型濾波器,使川高邊瓣衰減(SLFO R的可變性和組合窗函 數(shù)設(shè)計(jì)了低通原型濾波器,并且應(yīng)川線性優(yōu)化使近似重構(gòu)的誤差最小結(jié)果表明,該方法程序運(yùn)行簡(jiǎn)單,優(yōu)化 算法使計(jì)算機(jī)處理的速度加快,而且高邊瓣衰減(SLFOR)組合窗減少了能量的泄漏,防止了子帶間的混疊

    標(biāo)簽: 濾波器 QM 正交鏡像 原型

    上傳時(shí)間: 2017-08-30

    上傳用戶:tuilp1a

  • 批處理感知器算法

    批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3;     1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0;     1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2;     1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規(guī)范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數(shù) n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯(cuò)分的樣本 while any(y<=0)     k=k+1;     y=a*transpose(W);%記錄錯(cuò)分的樣本     a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a     if k >= 250         break     end end if k<250     disp(['a為:',num2str(a)])      disp(['k為:',num2str(k)]) else      disp(['在250步以內(nèi)沒有收斂,終止']) end %判決面:x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)

    標(biāo)簽: 批處理 算法matlab

    上傳時(shí)間: 2016-11-07

    上傳用戶:a1241314660

  • vibe算法代碼

    vibe是一種像素級(jí)的前景檢測(cè)算法,實(shí)時(shí)性高,內(nèi)存占有率低,前景檢測(cè)準(zhǔn)確率高。但是會(huì)出現(xiàn)“鬼影”,當(dāng)然基于對(duì)鬼影的處理,也會(huì)有相應(yīng)的對(duì)vibe算法的改進(jìn)。

    標(biāo)簽: vibe 算法 代碼

    上傳時(shí)間: 2018-03-05

    上傳用戶:wyc6117

  • 數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

    K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法,它使用質(zhì)心定義原型,質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值,通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中,但是迭代3次之后,質(zhì)心趨于穩(wěn)定,并將樣本集分為3部分    我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值,也就是說K是手動(dòng)設(shè)置的,而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇 其次,如何選擇初始質(zhì)心      最簡(jiǎn)單的方式無異于,隨機(jī)選取質(zhì)心了,然后多次運(yùn)行,取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法,簡(jiǎn)單但不見得有效,有很大的可能是得到局部最優(yōu)。      另一種復(fù)雜的方式是,隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心,然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn),對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式,可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的,并且是散開的。 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  如何定義最近的概念,對(duì)于歐式空間中的點(diǎn),可以使用歐式空間,對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù),可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

    標(biāo)簽: K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法

    上傳時(shí)間: 2018-11-27

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