最近看到一篇文章讲IMAGE DECOMPOSITION,里面提到了将图像分为Texture layer和Structure layer,测试了很多方法,对于那些具有非常强烈纹理的图像,总觉得用TV去燥的方法分离的结果都比其他的方法都要好(比如导向.双边),比如下图: 再比如:   可见TV可以把纹理很好的提取出来. 现在应该能找到很多的TV代码,比如IPOL上就有,详见http://www.ipol.im/pub/art/2013/61/. 我在其他地方也见过一些,比如这里: http://y…

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值…

先贴几个链接: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681  Rachel-Zhang的 http://blog.csdn.net/manji_lee/article/details/8922474 David G. Lowe的两篇标志性的文章分别叫 Object recognition from local scale-invariant features 和 Distinctive Image Features from…

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中…

记一次安装多版本php的四个雷区,你踩着了吗   技术小疯子关注3人评论740人阅读2018-06-29 15:00:30   记一次安装多版本的php的四个雷区,你踩着了吗 需求:公司需要在同一台服务器上安装不同版本的php,而这一台的服务上已经安装了php.7.1,现需要同时存在两个版本,而另一个版本为php5.6. 原版本的php是使用一键安装工具oneinstack来装的 工具下载可参考官网:https://oneinstack.com/install/ (以下安装都是以oneinsta…

问题:MATLAB版本(2012b 64bit),在尝试调用svmtrain函数时报错: 解决方案:参照https://blog.csdn.net/TIME_LEAF/article/details/80525537 1.根据自己的版本查看是否有编译器: 无编译器,到这个网址查看自己的Matlab支持的编译器: https://ww2.mathworks.cn/support/sysreq/previous_releases.html 由上图可知,Matlab2012b对于VS只支持到2010.…

在本人的博客里,分享了有关中值模糊的O(1)算法,详见:任意半径中值滤波(扩展至百分比滤波器)O(1)时间复杂度算法的原理.实现及效果 ,这里的算法的执行时间和参数是无关的.整体来说,虽然速度也很快,但是在某些特殊情况下我们还是需要更快的速度.特别是对于小半径的中值,我们有理由去对其进一步的优化的.本文我们进一步探讨这个问题. 一.3*3中值模糊 首先我们来看看半径为1的中值,此时涉及到的领域为3*3,共9个像素,那么最传统的实现方式就是对9个像素直接进行排序,这里我们直接使用系统的排序函数qs…

搜索引擎算法研究专题六:HITS算法 2017年12月19日 ⁄ 搜索技术 ⁄ 共 1240字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭   HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)是由Kleinberg在90年代末提出的基于链接分析的网页排名算法.该算法与查询相关. 用HITS算法评估网页质量,可得到内容权威度(Authority)和链接权威度(Hub).内容权威度与网页自身直接提供内容信息的质量相关,网页被引用得越多,其内容权威度越高;而链接权威度与网页提供的超链接…

官网链接 github地址 1.注意不仅要下载matlab版本,同时还要下载c版本,因为matlab版本缺少第三方软件,将两个版本解压缩后将c版本下的文件夹external,ecos_bb,include,src考到matlab版本下的ecos文件夹中 2.在matlab下打开ecos的matlab版本,并进入他的bin文件,在命令行输入 makemex 3.添加路径 addpath 'D:\ecos\ecos-matlab-master\ecos-matlab-master\bin' 4.如果…

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片  atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾…

[He et al. 2013]文章提出了一种基于L0范数最小化的三角网格去噪算法.该思想最初是由[Xu et al. 2011]提出并应用于图像平滑,假设c为图像像素的颜色向量,▽c为颜色向量的梯度,设置目标函数为:minc |c – c*|2 + |▽c|0,其中|▽c|0为▽c的L0范数,c*为原始图像的颜色向量.通过引入辅助变量δ,优化函数变为:minc,δ |c – c*|2 + β|▽c – δ|2 + λ|δ|0,其中λ用于控制最终图像的平滑程度.优化过程分两步:第一步固定c优化δ…

基于两步法的网格去噪算法顾名思义包含两个步骤:首先对网格表面的法向进行滤波,得到调整后的网格法向信息,然后根据调整后的法向更新顶点坐标位置,下面介绍三篇该类型的文章. [Sun et al. 2007]文章首先介绍了当前法向滤波方法以及顶点坐标更新方法,然后提出自己的法向滤波方法和顶点坐标更新方法. 法向滤波方法: 1.均值滤波(mean filter):ni’ = normalize(Σj∈N(i) Aj·nj / Σj∈N(i) Aj),均值滤波会破坏网格的细节特征. 2.中值滤波(medi…

受图像双边滤波算法的启发,[Fleishman et al. 2003]和[Jones et al. 2003]分别提出了利用双边滤波算法对噪声网格进行光顺去噪的算法,两篇文章都被收录于当年的SIGGRAPH,至今引用超500余次.虽然从今天看两篇文章的去噪效果还不算非常好,但是其中的思想是值得学习的.图像双边滤波算法可以参考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7616663,图像双边滤波器由空间域核与值域核组成,在图像的特征区域,自…

腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统(storm+kafka+ganglia)…

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv…

Inside Qt 系列 QObject这个 class 是 QT 对象模型的核心,绝大部分的 QT 类都是从这个类继承而来.这个模型的中心特征就是一个叫做信号和槽(signaland slot)的机制来实现对象间的通讯,你可以把一个信号和另一个槽通过 connect(…) 方法连接起来,并可以使用 disconnect(…) 方法来断开这种连接,你还可以通过调用blockSignal(…) 这个方法来临时的阻塞信号,QObject 把它们自己组织在对象树中.当你创建一个 QObject 并使用…

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接…

字节按位反转算法,在有些算法加密或者一些特殊的场合有着较为重要的应用,其速度也是一个非常关键的应用,比如一个byte变量a = 3,其二进制表示为00000011,进行按位反转后的结果即为11000000,即十进制的196.还有一种常用的应用是int型变量按位反转,其基本的原理和字节反转类似,本文仅以字节反转为例来比较这个算法的实现. 一种最为传统和直接的算法实现如下: unsigned char Reverse8U(unsigned char x) { x = (x & | (x & ;…

本文是系列文章<Maven 源码解析:依赖调解是如何实现的?>第六篇,主要介绍 dependencyManagement 版本锁定原则.请按顺序阅读其他系列文章,系列文章总目录参见:https://www.cnblogs.com/xiaoxi666/p/15583241.html. 场景 我们在根模块 mavenDependencyDemo 中,用 dependencyManagement 的形式直接指定 X 的版本为 2.0.同时,A 依赖 C,而 C 依赖了 X(1.0).我们观察下,最终…

八皇后: 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 高斯认为有76种方案.1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果.计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题. 图示: 我的解决方案: 网上有大量的方法,大部分抽象难以理解,并且有知乎大神整理出了10…

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel…

第六周练习I题 I - 数论,线性方程 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u   Description The Sky is Sprite.  The Birds is Fly in the Sky.  The Wind is Wonderful.  Blew Throw the Trees  Trees are Shaking, Leaves are Falling.  Lov…

最近由于工作需要,对聚类算法做了一些相关的调研.现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下,供大家参考. 另外在算法代码方面,我也做了一些实现(包括串行和并行),欢迎感兴趣的朋友探讨和交流. 第一章  引言 第二章  预备知识 第三章  直接聚类法 第四章  K-means 第五章  DBSCAN 第六章  OPTICS 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10089323 欢迎转载/分享, 但请务必声明文章…

1. 卷积编码增益性能.BER 信道环境:AWGN 信噪比SNR :0:0.1:6 MATALB仿真架构:源比特 +卷积码 +BPSK +AWGN +Viterbi +BER 说明:卷积编码,不同的R码率.不同的约束长度 2. Turbo增益性能.误码率 信道环境:AWGN 信噪比SNR :-1:0.1:2 MATALB仿真架构:源比特 +Turbo编码 +BPSK +AWGN +Turbo译码+BER 说明:turbo译码.不同的译码算法那,不同的交织长度,不同的迭代次数. LTE 标准的tu…

最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路…

▶ 书中第六章部分程序,加上自己补充的代码,包括全局最小切分 Stoer-Wagner 算法,最小权值二分图匹配 ● 全局最小切分 Stoer-Wagner 算法 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.In; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedGraph; import edu.princeton.cs.algs…

▶ 书中第六章部分程序,包括在加上自己补充的代码,包括二分图最大匹配(最小顶点覆盖)的交替路径算法和 HopcroftKarp 算法 ● 二分图最大匹配(最小顶点覆盖)的交替路径算法 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.BipartiteX; import edu.princeton.cs.algs4.Graph; import edu.princeton.c…

▶ 书中第六章部分程序,包括在加上自己补充的代码,网络最大流 Ford - Fulkerson 算法,以及用到的流量边类和剩余流量网络类 ● 网络最大流 Ford - Fulkerson 算法 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.FlowEdge; import edu.princeton.cs.algs4.FlowNetwork; import edu.pr…

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i…

前面已经学习了数组(列表).栈.队列和链表等顺序数据结构.这一章,我们要学习集合,这是一种不允许值重复的顺序数据结构. 本章可以学习到,如何添加和移除值,如何搜索值是否存在,也可以学习如何进行并集.交集.差集等数学操作,还可以学到如何使用ES6 原生的 Set类 第六章 集合 构建数据集合 集合是由一组无序且唯一(即不重复)的项组成的.这个数据结构使用了与有限集合相同的属性概念,但应用在计算机科学的数据结构中. 在数学中,集合时一组不同的对象(的集). 比如说,一个由大于或等于0 的整数组成的自…