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SVD
- 用于构造任意矩阵的奇异值分解算法，VC版
shan
- 利用离散小波变换和奇异值分解来检测图象的区域复制伪造
SVD
- 根据奇异值分解的基本原理及其特点，给出了运羽奇异值分解进行图像压缩的方法．通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程，给出了压缩流程．并通过MATLAB编程对实际图像进行处理，表明了该方法的有效性．
svd
- 一个基于奇异值分解的数字水印源代码，其中可以实现混沌之乱和奇异之分解的数字水印嵌入
Image-Compression
- 一系列展示图像压缩技术的源代码。包括有：使用块截断编码的图像压缩(Block Truncation)、基于高斯金字塔变换的图像压缩(Gaussian Pyramids)、基于离散余弦变换对图像压缩(Discrete Cosine Transform)、基于奇异值分解(SVD)的图像压缩(Singular Value Decomposition)。给出的代码还可以用于2D图像噪声消除
imcompress
- 基于奇异值分解（SVD）的图像压缩算法matlab实现-Based on singular value decomposition (SVD) to achieve image compression algorithm matlab
SVD
- 线性方程的解法,实现对运动目标的检测,针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)-Linear equations, to achieve the detection of moving targets, in view of the weak target detection in visible light images in the background suppression and de-noi
359801828_imcompr
- SVD程序，用于图像的奇异值分解，SVD程序，用于图像的奇异值分解-SVD procedure for singular value decomposition of the image, SVD procedure for singular value decomposition image
DES
- 基于矩阵奇异值分解的数字水印的设计与实现 -Matrix singular value decomposition-based digital watermark design and implementation
113172210SVD
- SVD随着计算机网络的不断发展,多媒体信息的版权保护问题变得十分突出,已成为一个非常紧迫的议题。数字水印技术是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为信息隐藏领域的一个热门方向。本文着重讨论了数字水印技术在数字图像中的应用,特别地,对于基于神经网络和SVD的自适应的数字水印技术进行了深入的研究与实验。首先比较全面地介绍了数字水印技术的发展历史、现状、基本模型、特征、分类、现有的主要的算法和应用,并对数字水印的发展前景做出了一个展望。接着阐述了神经网络和奇异值分解( SVD)的相关理论。利用图像
svd_nosie_removing
- 用奇异值分解（SVD）的方法进行噪声去除- noise removing by SVD analysis
shibie
- 基于奇异值分解的人脸识别方法 梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅 提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL
SVD-BASED
- 一种基于奇异值分解的数字水印技术，这是一篇很经典的文章，再此文章之后，基于svd的水印技术大量出现-a digital watermarking technologybased on Singular value decomposition , which is a classic article, and then, after this article, the watermarking technique based on large numbers of svd
ResearchonILaeMatchinandTaretTrackinThrouhSinularV
- 在目标跟踪过程中，由于存在目标姿态变化和背景干扰，在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正，应该在获取目标本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用，定义了一种近似奇异值向量模板后有一个可靠的模板更新策略.并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验，试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性.-A method for measuring the depth of an object was proposed based on the correspo
SUV_DoNoise
- 利用奇异值分解（SUV）对图像信号分行降噪！-Singular value decomposition (SUV) of the image signal branch noise!
zuijinlinfenlei
- 我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA（主成分分析）方法，利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
ChaosToolbox_lzb3.0
- 连续系统LE的计算方法主要有定义方法、QR分解方法、奇异值分解方法，或者通过求解系统的微分方程，得到微分方程解的时间序列，然后利用时间序列（即离散系统）的LE求解方法来计算得到(The partial differential equations modeling the system's stream function and temperature are subjected to a spectral approximation: the hydrodynamic fields are e
SVD
- 主要用来对矩阵进行奇异值分解，与MATLAB有同样的效果(It is mainly used to perform singular value decomposition on matrices and has the same effect as MATLAB.)
新建文件夹
- 利用奇异值分解的方法，对图像进行有效的压缩和去噪(Using the singular value decomposition method, the image is compressed and de-noised effectively.)