- 博客(19)
- 资源 (10)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 python与matlab代码等价切换
python与matlab代码等价切换1、高斯模糊与过滤函数1.1、在matlab中：kersiz = 2*ratio - 1;sig = (1/(2*(2.7725887)/ratio^2))^0.5;BlurD.K = fspecial('gaussian',[kersiz kersiz],sig);I_HS = imfilter(I_REF, BlurD.K, 'circular');1.2、在python中：sig = 1 / (2 * (2.7725887) / math.pow
2020-07-25 09:52:16
902
原创 使用softmax回归分类mnist数据集
主要思想我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。这是一个使用softmax回归（softmax regression）模型的经典案例。softmax模型可以用来给不同的对象分配......
2019-12-06 14:11:19
1781
原创 张量的平行因子分解
概念典范或平行因子分析(canonical or parallel factor analysis,CANDECOMP/PARAFAC)是由Carroll和Chang以及Harshman与1970年分别独立提出的数据分析方法，现在习惯合称为CP分析。CP分析的基础是多路数据模型的典范或平行因子分解，简称CP分解。双线性模型在数据分析中，给定二路数据矩阵X∈RI×JX \in \R^{I \t...
2019-12-06 14:09:49
2343
原创 特征提取
方法以前的方法圆盘边缘粗定位预处理1、使用双边滤波2、将B-Scan图像从200×1024200 \times 1024200×1024变为600×400600 \times 400600×400。视网膜色素上皮细胞(RPE)层分解检测出ILM层和RPE层辅助分割初始化的神经管开口(NCO)检测p0={(x,y)∣arg max(x,y)∈RPEC(x,y),x∈[14w,3...
2019-12-06 14:09:34
248
原创 矩阵微分
1、Jacobian矩阵与梯度矩阵1.1Jacobian矩阵1.2梯度矩阵1.3偏导和梯度计算2、一阶实矩阵微分与Jacobian矩阵辨识3、二阶实矩阵微分与Hessian矩阵辨识4、共轭梯度与复Hessian矩阵5、复梯度矩阵与复Hessian矩阵的辨识...
2019-12-06 14:09:04
3778
1
原创 特殊矩阵
1、Hermitian矩阵2、置换矩阵、互换矩阵与选择矩阵置换矩阵概念一个正方矩阵，若它的每一行和每一列有一个且仅有一个非零元素1。置换矩阵P的性质（1）(Pm×n)T=Pn×m(P_{m \times n})^T=P_{n \times m}(Pm×n)T=Pn×m。（2）PTP=PPT=IP^TP=PP^T=IPTP=PPT=I，这说明置换矩阵是正交矩阵。（3）PT=P−1...
2019-12-06 14:08:51
2091
原创 矩阵代数基础
9、矩阵的直和与Hadamard积9.1、矩阵的直和9.2、Hadamard积定义 m×nm \times nm×n矩阵A=[aij]A=[a_{ij}]A=[aij]与m×nm \times nm×n矩阵B=[bij]B=[b_{ij}]B=[bij]的Hadamard积记作A∗BA*BA∗B，它仍然是一个m×nm \times nm×n矩阵，其元素定义为两个矩阵对应元素的乘积：(...
2019-12-06 14:08:36
534
原创 矩阵方程求解
9、稀疏矩阵方程求解：优化算法9.1、正交匹配追踪法贪婪算法 不求整体最优解，而是试图尽快找到在某种意义上的局部最优解。典型的贪婪算法有以下匹配追踪算法：（1）匹配追踪（matching pursuit,MP）法 基本思想是，不是针对某个代价函数进行最小化，而是考虑迭代地构造一个稀疏解x:x:x:只使用字典矩阵Φ\PhiΦ的少数列向量的线性组合对观测向量xxx实现稀疏逼近Φx=y\Ph......
2019-12-06 14:07:10
4323
原创 高光谱遥感的发展
遥感的基本概念多光谱遥感 光谱分辨率在10−1λ10^{-1} \lambda10−1λ数量级范围内的遥感。高光谱遥感 光谱分辨率在10−2λ10^{-2} \lambda10−2λ数量级范围内的遥感。超光谱遥感 光谱分辨率在10−3λ10^{-3} \lambda10−3λ数量级范围内的遥感。高光谱遥感的特点波段多 可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段光谱范围窄 波段...
2019-12-03 11:08:34
802
原创 高光谱图像监督分类方法
基于光谱信息的方法关注点光谱数据的紧致表达和鉴别性特征抽取，进而提升子空间分类能力。局限性仅仅利用像元光谱信息，分类精度较低且不具有较好的噪声鲁棒性。主成分分析（PCA）线性判别分析(LDA)表示多核学习(RMKL)稀疏表示(SR)基于空-谱信息联合的方法关注点能充分挖掘和利用高光谱图像内局部像元依赖关系，通过利用地物邻域内聚集属性提升小样本的高光谱图像监督分类性能。局限性邻域像...
2019-12-03 10:35:32
1104
原创 3D 块匹配BM(Block-matching)
图1 由高斯白噪声（标准差为15，均值为0）破坏自然图像的噪声中的分组块插图。 每个片段都显示一个标有"R"的参考图块，以及与之匹配的几个图块。高斯白噪声https://blog.youkuaiyun.com/qq_26309711/article/details/103157812...
2019-11-28 22:05:53
1338
转载 高斯白噪声
一，白噪声白噪声序列，是指白噪声过程的样本实称，简称白噪声。白噪声是在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，也就是说，此信号在各个频段上的功率是一样的。对于一个随机变量X(t)（t=1，2，3……），如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对于所有s不等于t，随机变量X(t)和X(s)的协方差为零，则称其为纯随机过程。对于一...
2019-11-20 10:38:12
20703
2
原创 注意力机制的原理与应用
注意力机制人类的视觉注意力注意力机制的本质思想 图1 注意力机制的本质思想 我们可以这样看注意力机制：将数据源（Source）中的构成元素想象成是由一系列的<Key，Value>数据对组成，此时给定目标中某个元素的Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的注意力数值。所...
2019-10-29 16:54:33
9304
原创 使用张量进行去噪的理解
算法流程Algorithm 1:HOSVD denoisinginput :InoisyI_{noisy}Inoisy：original imag，σ\sigmaσoutput:IdenoisedI_{denoised}Idenoised：Denoised imageSet kHard = 8Precomputes Block matching with threshold：3×ch...
2019-10-28 13:34:49
1757
翻译 imregionalmax的用法
imregionalmax区域极大值句法： BW=imregionalmax(I); BW=imregionalmax(I,conn); gpuarrayBW=imregionalmax(gpuarrayI,__)描述： BW=imregionalmax(I);返回识别I中的区域最大值的二值图像BW。区域最大值是具有恒定强度值t的像素的连通分量，其外部边界像素都具有小于t的...
2018-05-15 10:44:50
6051
翻译 基于图像的流行排序算法
基于图的排序问题描述如下： 给定一个节点作为查询，剩下的节点根据它们对给定查询的相关性排序。 目标是学习一个排序函数，该函数定义了未标记的节点和查询之间的相关性。 1、流行排序算法 在[39]中，提出了一种利用数据（如图像）的内在流形结构进行图形标注的排序方法。给定一个数据集X={x(1),…,x(i),x(i+1),…,x(n)},一些数据点被标记为查询，其余的则需要根据它们与查询的关系进行
2017-12-20 19:17:54
6630
3
原创 数据挖掘--分类器
数据挖掘在实践中的应用使用随机森林首先应该从数据中提炼训练集Train和测试集Test两部分。训练集和测试集是不能有交集的,即。训练集和测试集中的数据是从原始数据中提炼出来的。训练集和测试集的维度必须相等。主要是因为随机森林是分类问题。分类问题，就是将测试集中数据一个一个的扔进分类器，分类器给出一个结果，作为输出，这个输出的数就是分类的类别。那么分类器是怎么运作的呢？分类器是，对测试集中的属性...
2017-12-08 20:11:02
1073
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人