说明:噪声会恶化数字图像中的插值性能,在插值之前进行去噪是有效的。在本文中,我们提出了一种新的插值框架,其中嵌入了去噪和图像锐化方法。在该框架中,首先使用双边滤波器将图像分解为细节层和基本层,分别表示小尺度和大尺度特征。在插值之前,对细节层进行自适应平滑以抑制噪声,并对两层应用边缘保持插值方法。最后,通过...
说明:旋转森林最近热门的集成学习分类方法,可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候,基于线性回归的模型就会失效,而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响,基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度,对于潜在数据中的噪声,大型的树倾向于受影响,导致低偏差(过度拟合)或高方差...