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多媒体技术是信息时代高度发展的重要体现,在多媒体技术中对海量信息的高效管理就成为一个重要的研究领域,海量图像数据库的检索是近期多媒体技术研究的一个热点问题,基于内容图像检索(CBIR)研究是图像检索一
将非局部均值算法用于SAR图像去斑，而且该方法中应用到了主邻域字典来提高去斑效果。
alternating direction method of multipliers优化算法讲解
Image segmentation algorithm code based on Chan-Vese model
摘 要： 为改善医学图像的质量以利于临床诊断，提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相 似窗的自适应旋转，从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与
NLM（non-local means）滤波成为图像去噪关注的热点。该方法利用在图像中的结构特征冗余，对消除白噪声的效果较好，但对有色噪声效果不理想。对其作了改进，引入广义高斯分布模型以及马氏距离来取
针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分
相对全变分正则的纹理图像分割方法,陈玲,王伟,本文利用相对全变分正则可以平滑纹理图像及保留图像整体轮廓的特性,采用两步分割方法分割纹理图像。该方法首先对纹理图像进行平
提出了一种基于小波多尺度分析和均值漂移的无监督纹理分割方法.该方法利用均值漂移聚类实现基于小波特征的完全无监督自适应多尺度分割,既不需要进行训练也不需要分割类别数等先验知识.
近年来随着互联网技术的发展，“大数据”已经成为了互联网技术上人们关注的热点，数据已经成为与自然资源、人力资源同等重要的战略资源，数据中隐含的巨大社会价值以及经济价值引起了人们的广泛关注。相比较于传统的
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