基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘 要 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
2024/1/31 22:48:07 811KB matlab
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大津法及最优迭代求分割阈值(opencv2),采用了该文献中的代码思想并作了修改。
大津法OSTU:http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择:http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974,这篇文中附的代码有问题,做了修改。
2024/1/31 1:29:30 4KB 大律法 迭代法 阈值分割
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考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班,建立车辆调度问题的数学模型。
针对蚁群优化算法的缺点,自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,构成一种自适应蚁群优化算法。
应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
2024/1/30 18:48:49 877KB 车辆调度 机器学习 智能交通
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问题描述:独立任务最优调度,又称双机调度问题:用两台处理机A和B处理n个作业。
设第i个作业交给机器A处理时所需要的时间是a[i],若由机器B来处理,则所需要的时间是b[i]。
现在要求每个作业只能由一台机器处理,每台机器都不能同时处理两个作业。
设计一个动态规划算法,使得这两台机器处理完这n个作业的时间最短(从任何一台机器开工到最后一台机器停工的总的时间)。
研究一个实例:n=6,a={2,5,7,10,5,2},b={3,8,4,11,3,4}。
2024/1/30 2:44:52 1.17MB C++编程,动态规划
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在Libsvm中使用,结合python和gnuplot,主要是用来参数寻优
2024/1/29 6:33:56 9KB 参数寻优
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c语言实现的用动态规划实现最优二叉查找树,,,具体参见附件,2.txt中的内容为:50.150.100.050.100.20
2024/1/29 2:19:49 2KB 动态规划 最优二叉查找树
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针对多目标寻优问题,根据自己问题的需要可以对源程序进行编写,达到自己的设计目的。
2024/1/29 1:13:28 1KB pso算法
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该文研究频率选择性信道中多用户点对点分布式中继网络波束形成技术。
为了均衡源节点与中继节点以及中继节点与目标节点之间的频率选择性信道,该文提出的波束形成技术在中继节点上采用有限长响应滤波器和滤波而后转发的中继数据传输方法,以最小化中继节点的发射总功率为目标,同时满足所有目标节点的服务质量(QoS)。
该波束形成优化问题的直接形式由于其非凸性而难以求得最优解。
该文采用半定松弛(SDP)方法将其近似为凸优
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清华大学最优滤波课件详细介绍了卡尔曼滤波的来龙去脉
2024/1/26 9:20:51 31MB 卡尔曼滤波
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这是我大一时的课程设计报告,当时经过老师指点并且获得了优95分的成绩。
里面有我完整的报告内容。
2024/1/24 19:01:52 113KB c语言课程设计 计算器的实现
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡