函数文件1: function b=F(f,x0,h,N) % b(1,1)=x0(1)-h*x0(2)-u(1); % b(2,1)=x0(2)+h*x0(1)^2-u(2)-h*f; b=zeros(N,1); b(1,1)=4*x0(1)-x0(2); b(2,1)=h^2*x0(1)^2-2*x0(1)+x0(2)-h^2*f(1) for i=3:N b(i,1)=x0(i-2)+h^2*x0(i-1)^2-2*x0(i-1)+x0(i)-h^2*f(i-1); end 函数文件2:

一.隐式Euler: 函数文件1: function b=F(t,x0,u,h) b(,)=x0()-h*x0()-u(); b(,)=x0()+*h*x0()/t+*h*(*exp(x0())+exp(x0()/))-u(); 函数文件2: function g=Jacobian(x0,t,h) g(,)=; g(,)=-h; g(,)=*h*(*exp(x0())+)/)); g(,)=+*h/t; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(t,u,

原文地址 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

1.挂载安装镜像:sudo mount -o loop myfile.iso /media/mnt   #挂载ISO文件,使用參数 -o loop      mnt为已经建立好的文件夹. 2.运行安装,终端切换到挂载文件夹mnt: 运行: sudo ./install 3.选择例如以下 4.此密钥:25716-63335-16746-06072 5.依据自己的要求来,高手能够选择自己定义,选择须要的工具安装不须要的不安装 6.安装完毕后,默认路径是:/usr/local/MATLAB/MATLA

本文章转载自:http://www.cnblogs.com/ttzm/p/5475086.html 1.下载matlab的Unix版本:安装文件放在某目录下(如在Downloads下,则文件的完整路径为/home/username/Downloads/Mathworks.Matlab.R2012a.UNIX.iso):2.挂载iso文件:先建立/media/cdrom0目录, cd /media sudo mkdir cdrom0 然后挂载iso文件, sudo mount /home/user

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种

洋洋洒洒一大篇,就没截图了,这几天一直在折腾这个东西,实在没办法,不想用Linux但是,为了Caffe,只能如此了,安装这些东西,遇到很多问题,每个问题都要折磨很久,大概第一次就是这样的.想想,之后应用,应该还会遇到很多问题吧,不过没办法了,骑虎难下!!这里有个建议是,如果将来要做大数据集,最好事先给Linux留多点空间,比如Imagenet,估计500G都不为过.另外,请阅读完,至少一个部分再进行动手操作,避免多余的工作,写作能力有限,尽请见谅.        这篇安装指南,适合零基础,新手操

转自:http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法? ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性.当求好经过\(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\)共n+1个点的插值曲线时候,如果再增加一个点,由Lagrange插值法通式\[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_i)}y_k\]可以知道,当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数. 2.牛顿

滑动平均(moving average):在地球物理异常图上,选定某一尺寸的窗口,将窗口内的所有异常值做算术平均,将平均值作为窗口中心点的异常值.按点距或线距移动窗口,重复此平均方法,直到对整幅图完成上述过程,这种过程称为滑动平均. 滑动平均相当于低通滤波,在重力勘探和测井资料处理解释中常用此方法. 如果滑动窗长为n的话,滑动平均就是让数据通过一个n点的FIR滤波器,滤波器抽头系数都是1,这样取滑动平均就是起到序列平滑的作用. Matlab中有多种滑动平均方法,比如filter和tsmovavg

KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与运行时间. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.iris数据 iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 本人在09年使用该组件的时候,主要原因也是为了替代Matlab,进行相关数学计算,现在依然有很多人关注Matlab计算,特别是学生,而很多也在使用C#,所以这些人通常由于个人能力有限(无法精通某一个门语言来解决综合问题),无法单纯的通过C#或者Matlab来解决问题,就想通过混合编程来调用完成,其实