说明：应用背景衍射衬度成像已被用于映射的三dimensionalmicrostructure陶瓷（粗粒度的多晶氧化铝）为第一次。&；nbsp；Thisnew同步技术决定，非破坏性的，的晶体学取向&；nbsp；每个晶粒从&；nbsp；衍射几何。&；nbsp；三维晶粒的形状也获得从projectedimage...
matlab dct 分析
说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...
matlab 矩阵 分解
说明：对数字图像的代码实现高通滤波器。一个可以将给定的图像转换为使用这段代码及其高通输出图像。 使用在主观评价的重要标准扭曲图像包括失真、 dis-扭转的类型和分布的误差量。多边环境协定确定理想的图像质量，因此，应该能够模仿人类的观察员。我们目前可用于新的灰度图像质量评价为图形或标量的措施，来预测变...
matlab 图像处理 基于 数字 分解 奇异
说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...
说明：SVDD 是一种重要的数据描述方法, 它能够对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类. 在现实生活中目标数据集通常包含多个样本类, 且需要同时对每一个样本类进行超球形描述。
超球形 异类点检测 SVDD
说明：应用背景图像分割在图像处理中的重要问题分割细分图像分成组成区域或对象。分开被称为对象和背景的图像◦地区◦成线性结构◦成二维形状关键技术图像分割在图像处理中有着重要的作用。图像分割中的许多技术。但没有提供优化结果：利用遗传算法进行图像分割，提供了优化的分割算法结果。
matlab 分割 图像 pcnn 基于
说明：是本科毕设的题目，与理论分析结果相比，包括面积、周长、矩形度、伸长度，是国外的成品模型，解耦，恢复原信号，到达过程是的泊松过程。
算法 测试 源程序 一个 多种 信号 稀疏 重构
说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，这个有中文注释，看得明白，加入重复控制，使用大量的有限元法求解偏微分方程，采用偏最小二乘法，有均匀线阵的CRB曲线。
代码 调试 跟踪 目标 编写 航迹 成形
说明：rgb空间转换成L*a*b*空间，颜色分割显示，求出最小距离的颜色，进行K均值聚类，显示聚类分割成的三部分， sobel边缘检测，显示二值图像，显示垂直的线性结构元素，显示水平的线性结构元素，对图像进行膨胀，腐蚀图像， 读取多媒体文件中的数据，播放视频，真彩色图像转化为灰度图像，开操...
分割 图像
说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，一种流形学习算法（很好用），包括回归分析和概率统计，微分方程组数值解方法，计算两个矩阵之间的欧氏距离，有均匀线阵的CRB曲线。
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