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EMGMMSeg
- 对图像进行GMM（混合高斯）拟合后用EM算法进行分割
GGM
- 用广义高斯模型（GGM）拟合分布代码，包括生成直方图，参数估计等-for GGM simulation
gaussiancurvefit
- 高斯曲线的拟合可对照学习使用程序比较全面适合电磁波类的人员参考学习-Gaussian curve fitting may be learning to use the control procedures for a more comprehensive type of electromagnetic wave reference study
FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
image_process_code
- 主要是一些图像处理的源码，包括高斯图像生成，目标的标记和提取，高斯曲面拟合和一个高通滤波器-Mainly deal with the source image, including Gaussian image generation, the goal marking and extraction, surface fitting, and a Gaussian high-pass filter
manualhist
- 高斯三峰函数的拟合函数，并用该拟合函数进行规定化-Sanfeng Gaussian function fitting function, and use the provisions of the fitting function
gussian
- 高斯混合模型在图像处理方面运用广泛。她是利用已知的数学模型，通过逐渐逼近的方法，使得给定数据集和数据模型之间达成最佳拟合。-Gaussian mixture model widely used in image processing. She is the use of known mathematical models, through a gradual approximation approach that makes a given data set and the best fit b
SAR
- 以MSTAR为实验数据，对SAR影像进行杂波统计分析研究。利用高斯、瑞利、对数正态、LN、gamma函数模型对其拟合，通过K-S方法检验拟合精度-The MSTAR the experimental data, statistical analysis of SAR images of clutter. Gaussian, Rayleigh, lognormal, LN, gamma function model to its fitting, fitting by means of check
ellipse
- 从TEX文档中读取一系列点数据xy坐标，根据最小二乘原理，采用高斯全主元消去法来拟合椭圆曲线，求得椭圆基本参数。-From the TEX document to read a series of points xy coordinates, Gaussian full principal component elimination method based on the principle of least squares to fit the elliptic curve obtained
LBF
- ：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为 核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息，所以LBF 模型解决了PC 模型 不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF 模型，它使用一个新的核函数代替高斯核函数-: LBF model is a well-known region-based active cont
code
- 使用matlab进行图像处理，经过灰度处理，边缘锐化的过程，最终经过高斯拟合提取激光高斯中心-Matlab image processing, grayscale processing, edge sharpening process, the final after extracted Gaussian laser Gaussian center
gaosifangzhen
- 高斯拟合的方法求取亮点的点中心,本代码采用仿真的方法生成二维的高斯亮点，同时加不同的噪声进行仿真-Gaussian fitting way to strike a bright point center
curve-fitting
- 在控制台下利用高斯消元法实现直线拟合，多项式拟合，指数函数拟合，幂函数拟合，大家可以利用它进行二次开发-In the console environment，I using the Gaussian elimination method to achieve linear fitting, polynomial fitting, exponential fitting, fitting power function, we can use it for secondary development
demo_gpr
- 主要作为一维高斯过程拟合的实例，并讨论了不同超参数条件，不同协方差函数的表现-Primarily as a one-dimensional Gaussian process fitting examples and discuss the different super-parameters, the performance of different covariance functions
Guass
- 通过离散数据的应用，以高斯模型实现曲线拟合-Curve fitting of Gauss model
gaosi_success
- 高斯曲面拟合求解光斑中心（拟合高斯曲面找到弥散斑中心）-Gauss surface fitting for solving the spot center (fitting Gauss surface to find the dispersion Center)
fit
- matlab源代码 高斯椭圆拟合 图像椭圆拟合-ellipse fitting
22222
- 实验图像数据曲线描绘刻画，进行数据拟合：高斯拟合，平滑处理-gaussian nihe
85375563DSCM_v1.0
- 曲面拟合法是一种高精度、计算量小、抗噪性能强的方法，当前已被广泛地应用于 各种场景。比如岩石材料的变形测量、电子器件变形的测量、基于掌纹图像相关匹 配的重复定位技术等。曲面拟合法能够成功计算出亚像素位移的前提是整像素搜索阶 段可以正确搜索出模板的整像素匹配点，一旦整像素匹配点搜索出现错误，那么亚像素 测量阶段所得到的位移距离就会失去意义。 使用不同的拟合函数对相关系数矩阵进行曲面拟合，会对结果产生一定的影响，比 较常用的拟合函数有二次函数、三次函数、高斯函数等。(Surface fi
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy