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PSF
- 本文针对灰度图像的盲复原问题进行了一些研究，介绍了两种不同的图像盲复 原处理的方法。一种是误差一参数分析法，该方法适合于辨识可以用参数来表征的 点扩散函数，如线性移动模型和Gauss模型等，然后根据估计的参数确定退化图像 的点扩’散函数，再利用常规的复原算法(如维纳滤波法)对退化图像进行复原处理 另一种是非负支撑域约束递归逆滤波(NAS-R工F)算法，文中介绍了NAS-R工F算法 的基本思想，并结合正则化的思想，提出了NAS-RIF的改进算法，相应对该算法的 性能效果
tuxiangpinjiefa
- 一种全自动稳健的图像拼接融合算 提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的 精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的 RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变 换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代 过滤,并用提纯后的数据来做模型估计 -A ro
trackinger
- 目标跟踪程序,使用matlab编写,采用CV模型,卡尔曼跟踪,有轨迹模拟,给出了跟踪的误差 目标跟踪,采用CV模型,卡尔曼滤波,给出模拟结果和跟踪结果,给出误差分析-Target tracking program, using matlab prepared, using the CV model, Kalman tracking, trajectory simulations have given a tracking error target tracking, using the CV
arma
- ARMA模型并画图 实现误差分析并验证实验结果-ARMA model
Watermarking-algorithm
- 基于视觉模型和误差扩散的半色调水印算法重点强调是觉得重要性。-Emphasis on feel the importance of the watermarking algorithm based on visual models and error diffusion halftone.
32421paper
- 介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理，通过建立跟踪误差模型，讨论分析了红外成 像波门形心跟殊算法的误差，当误判概率越小，波门内目标像素越多，背景像素越少时，形心跟踪误差越小 当信噪比越大，相关搜索的次数越少，相关运算的像素总数越多时，正确匹配系数越高。试验证明，该算法不仅能减小跟踪误差，而且能提高跟踪的精确度和稳定性。 -Infrared imaging gate centroid tracking algorithm principle, through the establishme
HEM
- 采用自适应混合误差模型的正则化超分辨率算法，正则项采用BTV，参考文献：AN ADAPTIVE L1-L2 HYBRID ERROR MODEL TO SUPER-RESOLUTION -AN ADAPTIVE L1-L2 HYBRID ERROR MODEL TO SR
1.3
- 采用全逆滤波和最小均方误差（维纳）滤波对退化的图像进行还原.图像复原技术就是将图像退化过程模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便复原出原始图像.-The full inverse filtering and minimum mean square error (Wiener) filter to restore the degraded image image restoration technology is the process of image degradation model, a
gaosi
- 针对现有运动目标检测算法不能很好去除阴影的问题, 在利用混合高斯模型进行目标检测的基础上, 提 出了一种有效的阴影抑制算法。该算法充分考虑了系统噪声和背景模型误差, 并用高斯分布的方差信息估计背景模 型误差, 然后用误差估计值来修正阴影模型, 进而实现阴影抑制。实验结果表明 该阴影抑制算法不受光线强弱、 图像质量、目标大小的限制, 具有较强的适应性, 可以更有效的抑制阴影对运动目标检测的影响。-algorithm h
moxingyuece3
- 高速铁路路基沉降是一个复杂的系统过程,涉及不同时期、不同工况,选用单一的预测模型不足以反映路基整体的变形规律.Logistic模型及Verhulst模型的曲线均为S形,可以反映全过程的地基沉降与时间的关系.针对路基填筑期和降水期两个时段利用MATLAB软件编制程序计算模型参数,得到Logistic模型和灰色Verhulst模型,进而求得两者的最优加权组合模型.对比结果表明:在路基填筑期由两者的最优加权组合模型预测得到的结果与实测结果较吻合,拟合精度高于单一模型 而在降水期Verhulst模型的预
image_processing
- 本代码在MATLAB中采用均方误差和测度两种评价参数对维纳滤波和L-R算法复原的加入噪声的运动模型和高斯模型的图像复原效果进行了比较-The code in MATLAB using the mean square error and two evaluation parameters measure the effect of exercise on the model image restoration Wiener filtering and restoration LR algorith
kaermanlvbo967456
- 卡尔曼滤波以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计-Kalman filter to minimize the mean square error criterion for the best estimates, using the state space model of signal and noise, usin
Matlab
- 主要是用于BP网络上面的编程网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 -BP
five_parameter
- 双目相机五参数模型的标定,计算误差较大。-Binocular camera calibration of the five parameter model, the calculation error is large.
zhishiying2
- 自适应过程是一个不断逼近目标的过程。它所遵循的途径以数学模型表示，称为自适应算法。通常采用基于梯度的算法，其中最小均方误差算法（即LMS算法）尤为常用。(The adaptive process is a process of approaching the goal. The way it follows is represented by a mathematical model, called an adaptive algorithm. Gradient-based algorithms
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用