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摘 要 提出了一种新的基于等效子午面和互信息量的三维医学图像快速配准算法 — — —EMP 2MI 算法. 传统的互 信息量的方法需要考虑整个三维数据的信息 ,计算复杂度大 ,无法满足临床需要
针对具有视角差异的低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础
对重整化组流的一些已知约束采用不等式的形式:在偶数维中,它们指代Weyl异常的系数a,而在奇数维中,指的是球体自由能F。 在最近的工作[1]中,有人建议将a-和F-定理视为在连续维上有效的广义F-定理
在综合考虑算法效率与效用性的基础上提出了一种新的有界半朴素贝叶斯分类(bounded seminaive Bayesian classifier,BSNBC)算法。传统的SNBC仅能将两个属性构成一
属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的
针对二阶分布估计算法的早熟收敛问题,提出一种基于混合采样机制的互信息分布估计算法(MIEDA). MIEDA利用互信息度量变量之间的相关性,形成互信息树的概率模型;采用稀疏模型构建的思想,并基于自私基
非刚性图像配准技术在计算机领域中是一个重要的研究方向,也广泛应用在医学、天文和军事等领域。非刚性图像配准过程中,往往无法同时解决局部大形变和小形变的问题。针对此问题,结合归一化互信息图像配准的理论,提
基于互信息的图像配准方法,已经广泛应用于图像配准领域。但互信息图像配准方法容易受到局部极值的干扰,难以得到最优解。对互信息图像配准中互信息的表征、图像插值方法以及优化搜索算法三个要素做了探讨,尤其针对
python3利用互信息和左右信息熵的中文分词新词发现
在把图像划分为若干个子块的基础上,以广义欧氏距离为评判标准对图像子块进行分类,然后采用支持向量回归方法建立各类型图像子块的模型,得到对应各类型图像子块的支持向量回归模型参数的集合,从而仅用图像子块编号
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