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gauss-siedel算法

基于LDA的SIFT算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用

針對SIFT算法復(fù)雜程度高，實(shí)時(shí)性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量，然后用LDA方法對其進(jìn)行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí)，實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時(shí)間相對于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。

標(biāo)簽： SIFT LDA 算法圖像配準(zhǔn)

上傳時(shí)間： 2013-10-13

上傳用戶：392210346
基于改進(jìn)AdaBoost算法的飛機(jī)特征圖像識(shí)別

飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的識(shí)別是航空試飛領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動(dòng)識(shí)別與智能人機(jī)交互方面有著重要的研究價(jià)值。其檢測算法經(jīng)過長時(shí)間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對實(shí)際問題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的快速檢測中。

標(biāo)簽： AdaBoost 算法特征圖像識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-11-04

上傳用戶：日光微瀾
基于改進(jìn)粒子群算法的艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以看作為一個(gè)多目標(biāo)、多約束、多時(shí)段、離散化的非線性規(guī)劃最優(yōu)問題。根據(jù)艦船電力系統(tǒng)特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用混沌優(yōu)化理論進(jìn)行初始化粒子的初始種群，提升初始解質(zhì)量；同時(shí)，引進(jìn)遺傳操作以改進(jìn)粒子群算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。通過對典型的模型仿真表明，該算法具有更好的尋優(yōu)性能，并且有效地提高了故障恢復(fù)的速度與精度。

標(biāo)簽： 粒子群算法電力系統(tǒng) 艦船網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2014-12-23

上傳用戶：AbuGe
一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)反饋負(fù)載均衡算法

在集群系統(tǒng)中，負(fù)載均衡算法是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一。為了進(jìn)一步提高集群系統(tǒng)的性能，有必要對負(fù)載均衡算法進(jìn)行優(yōu)化。通過對最小連接算法和DFB（Dynamic Feed-Back）算法的詳細(xì)分析，提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)反饋負(fù)載均衡算法。該算法通過收集每臺(tái)服務(wù)器的實(shí)時(shí)性能參數(shù)，動(dòng)態(tài)地計(jì)算出各服務(wù)節(jié)點(diǎn)的分配概率，并由此決定用戶請求分配給哪一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)。通過對上述三種算法性能的測試，得出了該算法能夠有效提高集群系統(tǒng)性能的結(jié)論。

標(biāo)簽： 動(dòng)態(tài)反饋負(fù)載均衡算法

上傳時(shí)間： 2013-11-23

上傳用戶：gxy670166755
數(shù)字圖像處理算法在QR碼識(shí)別中的應(yīng)用

介紹了基于數(shù)字圖像處理的QR碼識(shí)別算法。該方案綜合運(yùn)用了圖像灰度化、濾波去噪、二值化、邊緣檢測、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法對條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法提高了識(shí)讀的靈活性和可靠性，為QR碼識(shí)別提供了一種新途徑。

標(biāo)簽： 數(shù)字圖像處理 QR碼中的應(yīng)用算法

上傳時(shí)間： 2013-11-13

上傳用戶：cccole0605
基于映射函數(shù)收縮算法的圖像去噪方法

文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換，達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)比較，驗(yàn)證了本文算法的可行性和魯棒性。

標(biāo)簽： 映射函數(shù) 圖像去噪算法

上傳時(shí)間： 2013-10-21

上傳用戶：許小華
基于CORDIC算法的高速ODDFS電路設(shè)計(jì)

為了滿足現(xiàn)代高速通信中頻率快速轉(zhuǎn)換的需求，基于坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計(jì)算（CORDIC，Coordinate Rotation Digital Computer）算法完成正交直接數(shù)字頻率合成（ODDFS，Orthogonal Direct Digital Frequency Synthesizer）電路設(shè)計(jì)方案。采用MATLAB和Xilinx System Generator開發(fā)工具搭建電路的系統(tǒng)模型，通過現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA，F(xiàn)ield Programmable Gate Array）完成電路的寄存器傳輸級(jí)（RTL，Register Transfer Level）驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明電路設(shè)計(jì)具有很高的有效性和可行性。

標(biāo)簽： CORDIC ODDFS 算法電路設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-11-09

上傳用戶：hfnishi
基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離，去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

標(biāo)簽： 仿生小波變換模糊推理語音降噪

上傳時(shí)間： 2013-10-14

上傳用戶：戀天使569
一種新的自適應(yīng)數(shù)字水印算法

為了提高數(shù)字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩(wěn)健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應(yīng)水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經(jīng)過SVD分解的S分量矩陣中，同時(shí)根據(jù)圖像的JPEG壓縮比的不同計(jì)算各個(gè)圖像塊的水印調(diào)節(jié)因子。實(shí)驗(yàn)證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達(dá)到38，具有良好的視覺掩蔽性

標(biāo)簽： 數(shù)字水印算法

上傳時(shí)間： 2013-10-09

上傳用戶：ca05991270
基于CUDA的紅外圖像快速增強(qiáng)算法研究

針對紅外圖像邊緣模糊，對比度低的問題，文中研究了改進(jìn)的中值濾波和改進(jìn)的Sobel邊緣檢測對紅外圖像進(jìn)行處理。在對處理后圖像的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了改進(jìn)的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術(shù)，在可編程GPU上實(shí)現(xiàn)了紅外圖像快速增強(qiáng)的目的。該算法結(jié)合GPU的內(nèi)存特點(diǎn)，應(yīng)用紋理映射、多點(diǎn)訪問、并行觸發(fā)技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理速度，適用于對紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求較高的領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有較好的并行特性，能充分利用CUDA的并行計(jì)算能力，提高了紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時(shí)加速比達(dá)32.189。

標(biāo)簽： CUDA 紅外圖像算法研究

上傳時(shí)間： 2014-01-03

上傳用戶：mh_zhaohy