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ALinearAlgorithmwithHighAccuracyforEstimatingFunda
- 通过引入与余差有关的代价函数,给出了一种高精度估计基础矩阵的线性算法——加权平移算法.首先 将原始输入数据加权,计算加权后数据的重心坐标,将坐标原点平移到该重心坐标,再作归一化处理.然后用8点 算法求出基础矩阵F阵的8个参数,实现了F阵的高精度估计.实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,且余差 和对极距离都小于其他线性算法,提高了基础矩阵的精度.
EMM盲运动模糊图像的恢复
- 摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足，而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大，针对上述方法的不足，文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法，它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和 共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像，可以明显地改善图像的质量，实验结果证明，在对模糊操作没有严格限制的情况下，仍可得到较好的恢复图像。,： : 2$*/<$ I?E
m
- Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.-Mean Shift the conc
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- 摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。-Abstract : T
zy5
- 摘 要:曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理 ,若能找出模糊图像的运动模糊方向 ,并将之旋转到水平轴 ,则二维问题可简化为一维来处理 ,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程 ,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成 分 ,沿着运动方向实施高通滤波 方向微分 ,可保证微分图像灰度值 绝对值 之和最小。基于此 ,本文利用双线性插值的方法 ,固定并适当选取方向微分的微元大小 ,构造出3 ×3方向微分乘子 ,得到了高效高精度
z5
- 摘 要 运动模糊恢复就是利用运动模糊退化的某种先验知识来重建或恢复原有图像 在运动模糊的点扩散函数未知的情况下 : 。 , 估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊恢复的前提和关键 从傅立叶变换的角度对匀速直线运动模糊图像的点扩散函数在频域 。 论证了点扩散函数在频域内的零点特性及模糊图像两次傅立叶同态变换后的方向特性 并提出了利用这中的特点做了理论分析,些特性进行运动模糊方向估计的方法及两种模糊距离的估计方法 实验结果证明了所提出方法的有效性-Abstract motion blur
bbbb
- 摘 要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中 同时引入Parzen窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比, PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。-Abstract:This paperproposed a
2Dto3D
- 本文提出的基于稀疏线性模型的优化算法能够相对准确、稳定地估计出二维特征点的深度信息。将深度估计值应用于形变算法，可以提高人脸的重建精度。-The proposed model based on sparse linear optimization algorithm is relatively accurate and stable two-dimensional feature points to estimate the depth of information. Estimate the
frft
- 有两个程序一个是关于frft的源程序，一个是应用frft对线性调频信号进行检测的程序，原理是以变换阶数（不同的分数阶域）为变量对观测信号进行分数阶变换，形成信号能量在时频平面上的二维分布，在此平面上按阈值进行峰值点的二维搜索即可检测线性调频信号并估计其参数。-There are two procedures one on frft the source, one application frft linear FM signal detection process, the principle
LATEX
- 如果你经常编排带数学公式的文章, 那么你对WORD估计不陌 生, 而且对它的公式编辑器也用得不少, 那你可能会发现, WORD 编排出来的段落不是那么令人满意, 如果左对齐, 那么每行的右 边参差不齐, 很不美观 而如果选用两边对齐, 那么WORD为了达 到这点要求, 可能就加大了某些词与词之间的间距, 那样也达不 到我们满意的文章格式. 能不能在行末自动地把一个单词在音节 处拆开, 并加上连字符呢? TeX可以 -If you often arrange
Composite-frequency-design
- 本文介绍了一种复合信号测量系统，该系统基于TMS320F2808实现，用来检测和重建复合频率信号中的主次信号。该系统由计算模块、重建模块和通讯模块组成。为了能在实时运行中自适应地确定采样频率，我们采取了“eCAP+AD”的方法，eCAP模块记录下整形后的复合信号的上升沿过零点时间值并估计出主频率，从而使系统能自动地选取合适的采样频率完成AD采样过程。系统采用了4096点的FFT算法，能够实现高达0.25Hz的频率分辨率，相对分辨率达到0.05 。-This paper introduces a
_time_frequency_toolbox
- 时频分析，用于时频分析，压缩文件，概率密度曲线 ，计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。-Time-frequency analysis, time-frequency analysis is used to compressed files
face-cvpr12
- 野外 人脸特征点定位和姿态估计 matlab 对应的 文章 源码已上传 希望 有兴趣的朋友可以共同 研究 和 探讨 配置到unix环境下-Wild facial feature points positioning and pose estimation matlab corresponding article hope interest friends can work together to study and explore
IT-projiect
- IT项目估计估算方法的研究，包括dephi，三点法等-IT project estimated estimation methods, including dephi, three-point method
200711-0054-05
- TMS28335初始化完成之后， 1、 先DDS产生73.35hz的方波。（问流量管固定频率） 2、 乘法器的另一个数字端输入乘数直接给一个固定值（按照5v），系数是固定的就是对应PID输出的那个接口，串行十二位信号输出（需要先定好一个GPIO接口）。 3、 再延迟一定的时间0.1s或其他时间之后，开始ad采集信号，分别采两路AD信号，此时不稳定（为什么要等到一定的幅值才开始采集AD信号） 4、 选择250点估计一个频率，频率估计的方法采用计算峰值次数的方法或者过零点，总之是为了
Perspective-n-Point-Problem
- 这篇文献是图像摄影学方面比较基础重要的一篇文献。采用透视模型，基于n个点对来估计摄像头位姿参数。-This document is the basis for comparison image photography learning important aspects of a document. Use of perspective model, based on n points to estimate the camera position and orientation paramet
the-maximum-likelihood-estimate
- 1、 极大似然估计 尝试用0~24阶多项式拟合，并用5折交叉验证选择最佳模型（多项式阶数及其系数，给出类似课件中的图），并画出最佳模型的拟合效果图（类似图1，蓝色点为训练样本、红色点为测试样本、绿色线为模型预测），给出该模型的测试误差。 2、 岭回归 多项式阶数为24，正则系数λ的取值范围为exp(-19)到exp(20)，采用并用5折交叉验证选择最佳模型。实验结果要求同1。 -1, the maximum likelihood estimate of 0 to 24 try-o
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Robust_Face_Landmark
- 在现实世界条件下获取人脸存在较大的变化在形状和遮挡由于不同在姿态、表情、附属品的使用，例如，太阳镜和帽子以及与目标体（e.g. 食物）的交。当前的人脸界标估计方法在这种条件下努力但由于缺乏一种有效的理论方法用于处理局外点。我们提供了一个新奇的方法，称为Robust Cascaded Pose Regression (RCPR)，通过检测显式的遮挡且使用鲁棒的形状索引的特征可以减少exposure对于局外点。我们证明RCPR改进先前的界标估计方法在3个通用的人脸数据集上(LFPW, LFW and
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在