- sanfa 第二单元 8594 有重复元素的排列问题; 9718 整数因子分解; 11088 整数划分的扩展问题; 17082 两个有序数序列中找第k小 第三单元 8596 最长上升子序列; 10303 数字三角; 11077 最长公共子字符串; 11078 不能移动的石子合并 第四单元 8602 区间相交问题; 11079 可以移动的石子合并 第五单元 8600 骑士问题; 8603 子集和问题; 17085 工作分配问题; 11089 多机最佳调度
- myApp(1) it looks for a member in a population
- zqr Multimedia operation of each track playback time
- KSVD算法 是图像复原算法KSVD
- uaezyx25 网络后门与网络隐身
- GA提取特征
文件名称:Gabor_GLM_FEX
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视网膜血管检测的Gabor变换和机器学习,教程
本教程将演示如何Gabor变换和广义
的线性模型(GLM)可用于视网膜血管检测
图像。
,我们将尝试检测视网膜血管从
的训练图像,首先,Gabor滤波器与图像卷积。
GLM将使用Gabor变换的图像特征确定
(独立变量)和容器的位置
为结果(因变量)。- Retinal Vessel Detection by Gabor Transform and Machine Learning, a Tutorial
This tutorial will demonstrate how Gabor transforms and generalized
linear model (GLM) can be used for detection of retinal vessels in
images.
Specifically, we will attempt to detect the retinal vessels a
training image , by first, convoluting multiple Gabor filters with the image.
A GLM will be determined using the Gabor transformed images as features
(the independent variables), and the locations of the vessels
as the outcome (the dependent variable).
本教程将演示如何Gabor变换和广义
的线性模型(GLM)可用于视网膜血管检测
图像。
,我们将尝试检测视网膜血管从
的训练图像,首先,Gabor滤波器与图像卷积。
GLM将使用Gabor变换的图像特征确定
(独立变量)和容器的位置
为结果(因变量)。- Retinal Vessel Detection by Gabor Transform and Machine Learning, a Tutorial
This tutorial will demonstrate how Gabor transforms and generalized
linear model (GLM) can be used for detection of retinal vessels in
images.
Specifically, we will attempt to detect the retinal vessels a
training image , by first, convoluting multiple Gabor filters with the image.
A GLM will be determined using the Gabor transformed images as features
(the independent variables), and the locations of the vessels
as the outcome (the dependent variable).
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