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  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文,可供算法工程师参考,Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:900096
    • 提供者:irwin0112
  1. 利用邻域模型的K-Means算法初始化方法

  2. 作为一种简单的聚类方法,传统的K-Means算法已被广泛讨论并应用于模式识别和机器学习。 但是,K-Means算法不能保证唯一的聚类结果,因为初始聚类中心是随机选择的。 本文基于基于邻域的粗糙集模型,定义了对象邻域的内聚度和对象邻域之间的耦合度。 此外,提出了一种新的初始化方法,并分析了相应的时间复杂度。 我们研究了这三个准则对聚类的影响,并用三种不同的初始化方法比较了K均值的聚类结果。 实验结果说明了该方法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:564224
    • 提供者:weixin_38668160