搜索资源列表
Test2D
- 仿射变换与摄影变换,通过最小二乘算法计算变换矩阵。具体要有像点坐标文件,读取相应的文件即可在图上显示三位点的位置-Transformation affine transformation and photography, through the transformation matrix least-squares algorithm. Point coordinates should be as specific documents, read the corresponding docume
pipeidian_eight
- 计算机视觉中得八点算法,采用SVD分解最小二乘解来求基本矩阵,这是模拟仿真实验程序。-Was 8:00 in computer vision algorithms, using SVD decomposition least-squares solution to seek the fundamental matrix, which is simulation, experimental procedure.
lubangxingdetuxiangpinjie
- 图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图 像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换 矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配. -Image mosaic is the core of image registration. Make an accurate and efficient method of image
Super-Resolution--
- 针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法. 在最大后验概率估计和加权最小二乘 的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型 深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质 详细推导了 自适应滤波器的递推公式 分析了算法的存储与计算复杂度. 仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三 次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR 增益 与Elad 滤波方法相比,具有更小的计算量和 更强的自适应性和鲁棒性.-Super-resolution for th
ADMNMF
- 基于交替方向乘子法的非负矩阵分解算法,主要用于盲分离-Alternating direction multiplier method based on non-negative matrix factorization algorithm, mainly used for blind source separation
backgroud-model2
- 针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于 实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。-In this paper,a novel method is present based on low-rank matrix r
434260
- 对于求解多个矩阵连乘的最好的算法,能最优化的最短时间能求出值()
sej-uaser
- 矩阵的运算算法 这里有加减乘和转置 用C语言编的 注意输入 算法用于稀疏矩阵()