基于PCA算法的物体图像信息搜索

在信息学竞赛中， 搜索算法是一种很重要的算法，我们对它进行了深入的研究。

给定一个度量空间中的一组数据点集，k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法，一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格（CG（

图像融合\基于PCA变换的多传感器图像融合质量评

图像融合相关，IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码。详细的代码分析，三种经典的融合算法。

提出的快速搜索算法的分形图像压缩技术,将搜索到的非重复的定义域块,再快速排除,并能在计算量较小的情况下判断是否再继续延伸到其他可能的定义域区。该方法获得更好的图像恢复质量(PNSR约提高0.2~1dB

可变精度粗糙集模型是标准粗糙集模型的扩展,通过引入参数β,改善了粗糙集模型对噪声数据的适应能力。通过对VPRS理论的应用,分析了决策表中分类质量γ与参数β值之间的反向相关关系,基于两者之间关系的分析结

尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法。首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函

PCA算法用于实现多帧图像的相位提取。提供了对应的Matlab程序代码，实现了该算法的核心功能。

结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类.cpp.h

针对不同卷积核可以提取不同的图像特征，而卷积核的训练比较困难这一问题，提出一种带主成分分析（PCA）卷积的稀疏表示分类算法。先对训练样本集做分片去均值化处理，然后直接应用PCA算法提取所有分片的前K个