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一个使用matlab语言的图像的分类方法-a Matlab language used in the image classification
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用于高光谱图像处理的matlab程序，包括图像融合，降维和图像的极大似然分类程序-for hyperspectral image processing Matlab procedures, including image fusion, dimensionality reduction and image of the maximum likelihood classification procedures
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基于kmeans的图像分割算法，首先得到图像，再确定分类，并计算各分类的均值，从而得到各个像素的分类。-Kmeans-based image segmentation algorithm, first of all get the image, and then determine the classification, and calculate the various categories mean, and thus obtain the classification of each pi
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使用复杂网络提取图像边缘特征并进行识别的源代码，采用PCA_LDA算法对特征进行降维分类识别，识别效率很高。鲁棒性好-Extracted using image edge characteristics of complex networks and to identify the source code, using PCA_LDA algorithm to reduce the dimensions feature classification, identification with hi
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经典的最大似然法分类法的C语言实现，有助于深入了解遥感分类原理。-This program implements the maximum likelihood classification procedure. ouput:1.classified image, and 2. probability file.
Note: For constructong variance-covariance matrix must be generic binary file.
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用于图像识别的核主分量识别子程序，不包括分类器程序-For image recognition to identify the nuclear principal component subprogram does not include classification program
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基于matlab神经网络的遥感图像分类，使用了BP神经网络-Matlab neural network-based remote sensing image classification using BP neural network
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Matlab写的SVM图像分类程序，是完整的可运行的图像分类程序，高手可以研究一下。-Matlab write SVM image classification procedure is complete working image classification procedures, experts can look at.
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基于matlab对图形图像进行处理，图像分类之类的-Matlab on the graphics image processing based on image classification, such as
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利用k-means方法对图像进行分类（matlab程序和c++程序），如对遥感图像分辨出河流、树木等，需要自己定义所处理图片位置，还有将分类的图片进行彩色区分-The use of k-means method for image classification (matlab program and c++ program), such as remote sensing images to distinguish rivers, trees, etc., need to define the
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BOW主要是对图像的金字塔进行分块描述，进一步生成模型或者判别模型完成图像分类。在图像搜索和筛选中发挥着重要作用-BOW mainly on image pyramids block descr iption, further models or discriminant model generates complete image classification. It plays an important role in image search and screening
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一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo-A use BoW | Pyramid BoW+ SVM for image classification Matlab Demo
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支持向量机目标分类算法的设计与实现（图像分类）-Design and implementation of support vector machine in target classification algorithm (image classification)
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随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来，基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面，大多采用有监督学习方法，通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。
本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本（主要从Web上获取）、图像预处理（如截成大小一致
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clbc,用于图像分类，是Yang Zhao和 De-Shuang Huang的学术论文仿真(Clbc, used in image classification, is the academic paper simulation of Yang Zhao and De-Shuang Huang)
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图像分类，输出迭代学习次数与正确率的图像(Image classification, the output of iterative learning times and the correct rate of image)
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孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别
等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平
滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。
本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑
抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算
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实现图像分类中的传统方法，主要有特征提取模块，还有分类模块，其中该算法将其整合实现了端到端的训练和测试(image classification)
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使用基于词典的稀疏表示高光谱图像分类,多任务联合稀疏表示和逐步MRF优化的高光谱图像分类(Dictionary-based sparse representation hyperspectral image classification, multi-task joint sparse representation and stepwise MRF optimized hyperspectral image classification)
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基于多光谱影像的地物分类预处理算法，使用matlab将数据tif影像打开，并展示，在数据波段中，使用PCA算法，使得信息集中利于分类。(Preprocessing algorithm of object classification based on multi spectral image)
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