资源列表
genetic-algorithm-waveletdenoising-
- 针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性, 提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算 法, 该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明, 该算法优于传统算法, 不仅 能有效滤除图像的噪声,而且能较好地保留图像的边缘信息, 具有更加理想的去噪效果-For noise characteristics of multi-scale wavelet decomposition of the image itself and the proposed mult
DCT-and-MOD
- 文章介绍了一种 过 完 备 字 典 和 算法相结合的图像稀疏表示去噪算法 首 先 将 噪 声 图 像 分 成 小 图 像 块 并 运 用 正 交匹配跟踪算法 在图像的初始化 过完备字典上对小图像块进行稀疏分解 然 后 使 用 字典学习算法对 过 完 备 字 典 进 行 更 新最后重复该过程以获得图像的稀疏表示并重构图像-This paper presents a complete dictionary and algorithms over a combination of sparse
Nonlocaldictionary
- 针对非局部均值中相似度的衡量问题，提出了一种基于字典学习的度量算法。-For non-local means to measure the similarity of the problem, and proposes a measure of dictionary-based learning algorithms.
dictionary
- 基于字典学习和块匹配的自然图像去噪方法，主要克服现有自然图像去噪中纹理细节易丢失和同质区域不平滑的问题。-Dictionary learning and natural image denoising method based on block matching, mainly to overcome the existing natural image denoising easily lost and homogeneous texture detail area is not smooth
PCAORLs
- 基于pca的人脸识别准确率。使用的是orl人脸库，已包含在内-Face recognition based on the accuracy of pca. Using orl face database has included
scaleNetwork
- 一个自己写的无标度网络，可以明显表示出无标的的特性。-Write your own scale-free network, the subject can be clearly shown no properties.
FastICA
- 快速ICA变换，实现ICA的快速算法,已经验证过可用-Fast ICA transformation, achieve fast ICA algorithm has been verified available
CS_LBP
- CS-LBP本人毕设设计所做，源代码都是自己写的，可用-CS-LBP I completed the set design done, write your own source code is available
LBP
- LBP本人毕业设计所写，经过验证可用，根据公式自己编写-I graduated from the design LBP written after authentication, according to the formula I have written
10256987
- matlab最速下降法，MATLAB最速下降法(梯度法)程序。-matlab steepest descent method, MATLAB steepest descent method (gradient method) program.
alip
- 本压缩包为从caltech101 datasets人脸类中提取的嘴唇，用MATLAB提取的，有55张-The archive is extracted from caltech101 datasets lips face class using MATLAB extracted with 55
Desktop
- 主要是对图像的简单处理，适用于初学者。对像素的处理，有反转法和二值法，实现图像增强。-Mainly for simple image processing, for beginners. Pixel processing, there is inversion method and binary method, image enhancement.