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基于交叉累计剩余熵的图像配准中插值方法的改进
交叉累计剩余熵(CCRE)比传统互信息在配准强噪声图像时更具优势,但采用部分体积(PV)插值的CCRE在网格点容易产生局部极值,不利于变换参数的优化。针对该问题,研究基于3阶B样条函数的PV插值(BPV)、哈宁窗sinc函数的PV插值(HPV)和Blackman-Harris窗sinc函数的PV插值(BHPV)方法在CCRE中的应用,提出一种新的插值方法。该方法采用灵活的邻域中心,将插值点对联合直方图贡献的权重分散到临近的9个点上,并使用高
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通信网链路容量和流量联合优化分配问题的遗传算法matlab程序-Communication network link capacity and traffic joint optimization allocation problem of matlab genetic algorithm
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Communication network link capacity and traffic joint optimization allocation problem of matlab genetic algorithm
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