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改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法_呼亚萍

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先,对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;其次,采用SIFT (Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;最后,对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果。仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高的视觉效果。

  • 2021-04-23
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谱聚类(spectral clustering)原理总结

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。

  • 2021-03-20
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点。通过二维或解棋模型扩展并不一定能满足精度要求,提出了一种基于常速模型,“当前”统计模型,带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法。通过对包括匀加速模型. Singer模型、当的”统计模型在内的不同模型组合进行MonteCarlo伤真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有报好的实用性

  • 2021-04-18
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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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组稀疏模型及其算法综述

稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力,变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性,总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足,最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。

  • 2021-04-18
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Reinhard算法模型的色调映射算法的研究

长期以来,图像传感器的动态范围都很小,但是真实场景中亮度的动态变化范围却非常广,平常大部分场最的亮度范围都远远超过了图像传感器所能感受的动态范围,因此,需要-种特殊的图像,即高动态范围图像High Dynamic Range Image . HDRI)来满足要求。动态范围图像是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围钾更大的明暗差别)的一组技术, 图像所表现的层次更加丰富图像中高亮度区和低亮度区的细节信息都能很好地保留下来,更接近于人眼观测到的真实场景”。为了解决真实场量与传统显示设备动态范围不匹配的矛盾,国内外学者提出了很多色调映射Gone Mayong)算法来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。本文主要研究Reinhanl基于摄影校型的色调映则算法

  • 2021-04-17
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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
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地铁网络关键节点二次规划模型与求解算法研究_郭晓玲

地铁网络中的关键节点对其连通性有着重要的影响。在有限的资源以及人力物力下,找出其中的关键节点进行强化管理以减小随机故障对整个网络造成的损失是非常重要的。应用二次约束二次规划模型,针对赋权网络,综合考虑节点移除后对网络的整体结构和功能的影响,给出了计算网络连通性的一个新测度——一步连接和两步连接;并基于模型特点设计了遗传算法。最后,以北京市地铁网络为例进行求解,表明了该方法的有效性和优越性。

  • 2021-04-21
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