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MSthesis_YangZhengyu
- 浙江大学博士论文，提出了一个基于邻域重心约束的光顺算法，通过极小化邻域重心约束的局部邻域目标函数达到局部光顺的目的
差值与下采样
- 针对常用的图像下采样方法无法满足不同应用需要的问题，提出下采样和插值在实现技术上具有同一性的特点，下采样可以采用插值的大量先进技术。将下采样与插值均看作是对邻域未知像素的预测，建立了统一的像素预测模型。实验结果验证了该同一性的思想，并表明与常用的下采样方法相比，在具有保持特征、保护边缘、维持平滑等特性的基础上，能够使下采样后的图像保持更多的信息，从而为下采样在不同应用中的实现提供了更多可选择的方法。
super--resolution
- 超分辨率研究中的ppt资料，有稀疏表示，流形学习框架下的邻域嵌入，对超分辨率研究很有帮助-Ppt super-resolution study of the data, there is sparse, said manifold learning embedded within the framework of the neighborhood, useful for the study of super-resolution
MATLAB6
- Matlab环境下的几个数字图像处理实验，包含图像灰度变换、直方图均衡化、直方图匹配、邻域平均、局域增强、中值滤波、图像的锐化等-Matlab environment, several digital image processing experiments, including the image gray level transformation, histogram equalization, histogram matching, neighborhood average, local
code
- 浮雕效果 浮雕效果是图像艺术化处理的一种。其基本原理是通过对图像相邻像素点的像素值分别与相邻像素点的像素值相减之后加上一个常量128，然后作为新的像素点值（为防止颜色值溢出，需处理值小于0和大于255的情况颜色值），可以使图像产生浮雕效果。以水平方向浮雕效果为例，首先对任意一个像素点f(i,j)，采用图1(a)对其进行邻域运算，得到其边缘强度值为f’(i,j)（注意值有正负）。则该像素点的浮雕值为 f’(i,j)= 128+f’(i,j)。 -relief
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
lysnake
- 提出了一种自适应的Snake 算法,对于初始包络上的每一点,按照Greedy 算法中的能量公式计算其邻域内各点的能 量. 如果邻域不包含目标的轮廓,则将邻域半径加大,再次计算邻域内各点的能量,直到邻域内包含轮廓点为止. 该算法只需迭 代一次即可得到目标轮廓,而且增大了初始包络的收敛半径,并能够有效处理较高曲率凸形边缘的情况. 对比实验说明了这种 方法的有效性.-Snake proposed an adaptive algorithm, the initial envelope for
paper2
- 在深入研究主动形状模型(Active Shape Model，ASM)的基础上，提出了一种在AsM 中结合特征点 的邻域Gabor信息进行局部纹理建模的方法，并改进了搜索策略-In-depth study of active shape model (Active Shape Model, ASM), based on A combination of feature points in the AsM
A_barycenter_based_fast_thinning_algorithm
- 分析快速细化算法和 OPTA 细化算法不足产生的内在原因 ,提出一种新的基于重心的快速细化算法.该算 法根据被细化图像的特点 ,用密度重心快速将纹线细化到 3 个像素宽度内 ,计算 4 邻域拓扑实现彻底细化.仿真结 果表明 ,在细化效率方面 ,该算法一次遍历删除超过一半的大量冗余像素 ,是快速细化算法的 3～7 倍 在细化要求 方面 ,该算法可达到绝对单像素、 光滑无毛刺 ,并能保持端点不被吞噬 ,能够很好地满足图像细化的要求. -The int rinsic origin of
AFusionOfCrossoverAndLocalSearch
- 《融合的交叉和局部搜索》本文使用一个新的遗传算子的交叉融合(MSXF称为关联的交叉结合起来经营者以邻域搜索算法。 -《Integration of the cross and the local search》This article uses a new genetic operator of crossover fusion (MSXF called the associated operators to combine cross-neighborhood search al
TEST
- 邻域均值算法，VC++实现，可实现对灰度图像和彩色图像的邻域均值处理-Neighborhood average algorithm, VC++ implementation can achieve grayscale images and color image processing of neighborhood average
neighborhood-selection-for-isomap
- 2011年模式识别快讯上的文章，讲述了一种ISOMAP降维中选择邻域的方法。-News on Pattern Recognition 2011, an article about a ISOMAP dimension reduction method of selecting the neighborhood.
differential-geometry-introduce
- 微分几何学是运用数学分析的理论研究曲线或曲面在它一点邻域的性质，换句话说，微分几何是研究一般的曲线和曲面在“小范围”上的性质的数学分支学科。
An-expanding-SOM
- 自组织映射（SOM）已成功处理的欧式旅行的鹅岭推销员问题（TSP）。通过将其邻域保持财产和 凸包属性数值模拟TSP，我们引入了一个新的SOM如神经网络，称为前panding的SOM（ESOM）的。在每一个学习的迭代，ESOM提请接近的兴奋神经元 输入的城市，并在此期间，推压它们向凸包ofcities合作。 ESOM可能收购邻里保护财产和凸包的属性 的TSP，因此它可以产生接近最优的解决方案。从理论上分析了其可行性 和经验。一个的系列ofexperiments进行合成和基准的T
Super-resolution-through-
- 超分辨率放大基于邻域嵌入论文pdf包含简介 算法 和 超分结果-Super-Resolution Through Neighbor Embedding
Moravec
- Moravec角点检测。算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。-Moravec corner detection. Algorithm will detect each of the pixels of the image, as a neighborhood of pixels surrounding a patch, and detecting the correlation of this patch and
Mult-i-Agent-Evolutionary-Algorithm
- 提出了一种新的组合优化方法即组合优化多智能体进化算法. 该方法将智能体固定在网格上, 而每个智能体为了增加自身能量将与其邻域展开竞争, 同样智能体也可进行自学习来增加能量.-A new method for combinatorial optimization combinatorial optimization ie multi-agent evolutionary algorithm The method body is fixed in the smart grid, and each a
scheduling-in-flow-shop
- 本文将局部优化与模拟退火算法结合解决了置换流水车间的订单接收和调度问题。本文给出了数学模型，局部优化策略，邻域搜索的3个操作(Swap, Insert, Reverse)，并给出了相应的调度和计算收益的程序。 -Permutation flow shop scheduling with order acceptance and weighted tardiness.
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
邻域计算
- kd树数据存储结构，进行klinyu搜索，GUI界面，具有保存搜索的k邻域数据(Kd tree data storage structure, k linyu search, GUI interface, with k neighborhood data to save the search)