沉心修炼

MATLAB交互界面axes的使用

handlevisibility：用于设置控件的句柄可访问性。可以取三个值：on ： 对于所有函数均可见，该控件的句柄，不仅gui的回调函数可以认，非gui（matlab非gui模块的函数、用户自动函数）都可以认callback：该控件只有gui的回调函数可以访问off：该控件不可访问对于axes控件，这会带来一个问题。一般，我们可以通过在callback函数里通过

插值和拟合都是数据优化的一种方法，当实验数据不够多时经常需要用到这种方法来画图。在matlab中都有特定的函数来完成这些功能。 这两种方法的确别在于：当测量值是准确的，没有误差时，一般用插值；当测量值与真实值有误差时，一般用数据拟合。 插值：对于一维曲线的插值，一般用到的函数yi=interp1(X,Y,xi,method) ，其中method包括nearst，li

图像退化/复原模型     g(x,y) = h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)     频域：G(u,v) = H(u,v)F(u,v) +N(u,v)     其中f(x,y)为原始图像，h(x,y)为退化函数，n(x,y)为噪声函数，目标就是根据观测图像g(x,y)以及一些先验或者估计信息复原f(x,y)     图像复原的核心内容就是估计退化函数，因为当噪声N

盲去卷积的原理及在图像复原的应用

图像去噪       图像去噪是信号处理的一个经典问题，传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行，常用的是维纳滤波，但是去噪效果不太好（维纳滤波在图像复原中的作用）。随着小波理论的日益完善，其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河。

解析Pca中为什么降维后样本数要严格大于特征数

LIBSVM是较为成熟的支持向量机的函数包（包含C\MATLAB\PYTHON\R等等） 本文内容基于其官网给出的《A Practical Guide to Support Vector Classication

MATLAB将处理后的图像序列，视频输出

计算两幅图像的互信息值是评价图像配准结果的重要指标，本文为MATLAB程序。

目前是我图像处理大作业学习的论文，目前可能有的专业术语还不准确，欢迎指正、讨论           原文：Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，ACCEPTED. TO APPEAR IN IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 16, N

设A为m*n阶矩阵，A'表示A的转置矩阵，A'*A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为σi(A)。这几天做实验涉及到奇异值分解svd(singular value decomposition)，涉及到这样的一个问题，做PCA时候400幅图像拉成向量按列摆放，结果摆成了比如说10000*400大小的矩阵，用到svd函数进行奇异值分解找主分量，结果MATLAB提示超出内

K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）