详细说明:这是基于约束最大期望算法的matlab程序,对参数估计及图像分割有较大作用-This is based on expectations of the biggest constraint algorithm Matlab procedures, parameter estimation and image segmentation greater role
[Matlab_code.rar] - 含有Matlab的各种程序和代码,包括图像分割、模式识别、文字识别等。并且含有初学者入门的代码。
[meanshiftseg_matlab.rar] - 基于均值漂移算法图像分割MATLAB源代码。压缩包内有三个程序文件,先是基于基于均值漂移算法进行图像平滑,然后再图像分割。
[meanshiftsegment.rar] - 给出了meanshift在图像分割方面的源程序,分割效果好可以
[threshold.rar] - 用Matlab实现的多种基于阈值的图像分割方法,含有大津法,最大熵,聚类等方法
[genetic_segment.rar] - 利用遗传算法来进行图像分割的例子,非常好用。
[rels.rar] - 这是黑龙江大学自控理论杨易朋同学在最优估计课程当中用matlab编写的递推增广最小二乘算法!
[Gaussiangaijin.zip] - 采用改进的高斯法对图像进行分析,在图像应用中有很大作用,MATLAB改进
[denoising.rar] - 使用隐马尔可夫模型在小波域降噪处理运行环境Matlab
[zuiyouhua.rar.rar] - 最优化实验,用的是MATLAB,题目不是很难主要是练习用,学会对实际问题进行数学抽象。 掌握常用的最优化算法。 运用相关数学软件设计程序进行求解。
[NcutImage_7.rar] - 很好的图像分割软件,内有全部源码,对研究matlab图像识别处理很有帮助
[meanshiftseg_matlab.rar] - 基于均值漂移算法图像分割MATLAB源代码。压缩包内有三个程序文件,先是基于基于均值漂移算法进行图像平滑,然后再图像分割。
[meanshiftsegment.rar] - 给出了meanshift在图像分割方面的源程序,分割效果好可以
[threshold.rar] - 用Matlab实现的多种基于阈值的图像分割方法,含有大津法,最大熵,聚类等方法
[genetic_segment.rar] - 利用遗传算法来进行图像分割的例子,非常好用。
[rels.rar] - 这是黑龙江大学自控理论杨易朋同学在最优估计课程当中用matlab编写的递推增广最小二乘算法!
[Gaussiangaijin.zip] - 采用改进的高斯法对图像进行分析,在图像应用中有很大作用,MATLAB改进
[denoising.rar] - 使用隐马尔可夫模型在小波域降噪处理运行环境Matlab
[zuiyouhua.rar.rar] - 最优化实验,用的是MATLAB,题目不是很难主要是练习用,学会对实际问题进行数学抽象。 掌握常用的最优化算法。 运用相关数学软件设计程序进行求解。
[NcutImage_7.rar] - 很好的图像分割软件,内有全部源码,对研究matlab图像识别处理很有帮助
文件列表(点击判断是否您需要的文件):
add_AC_to_path.m
EM
..\best_params.m
..\best_params_general.m
..\best_params_using_chunklets.m
..\calculate_labeled_model.m
..\calc_chunk_cov_mat.m
..\calc_p_and_ll2.m
..\create_constraints.m
..\create_mog_data2.m
..\mixture_of_gaussians3.m
..\pilug.m
..\prepare_chunclets.m
..\purity_accuracy2.m
..\RCA.m
..\select_start_params.m
..\set_start_params3.m
..\visual_k_means.m
mnet_jtree
..........\augment_graph.m
..........\calc_ass_and_maxll.m
..........\calc_p_and_pll2.m
..........\connected_components.m
..........\infer_local_net.m
..........\inf_engine_from_mnet.m
..........\max_distribute_evidence.m
..........\mpe_local_net.m
..........\my_clq_containing_nodes.m
..........\my_collect_evidence.m
..........\my_distribute_evidence.m
..........\my_marginal_nodes.m
..........\net_to_jtree.m
..........\organize_constraints_info.m
..........\pots_to_probs.m
..........\sample_ezer.m
Mstep
.....\approximateWeights.m
.....\calcY.m
.....\computeGradientProjection.m
.....\findMaximalGradientCoefficient.m
.....\lineSearch.m
.....\maximize.m
partition_function
..................\calculate_partition_function2.m
..................\connected_component_pf.m
..................\ConstrainedEM.zip
..................\mult_d_factors.m
..................\st_marginalize_pot.m
..................\st_multiply_by_pot.m
..................\st_multiply_pots.m
ReadMe.txt
spanning_tree
.............\kruskal.m
.............\mstree.m
.............\paintedPath.m
.............\reduce_local_net2.m
test_constrainedEM.m
add_AC_to_path.m
EM
..\best_params.m
..\best_params_general.m
..\best_params_using_chunklets.m
..\calculate_labeled_model.m
..\calc_chunk_cov_mat.m
..\calc_p_and_ll2.m
..\create_constraints.m
..\create_mog_data2.m
..\mixture_of_gaussians3.m
..\pilug.m
..\prepare_chunclets.m
..\purity_accuracy2.m
..\RCA.m
..\select_start_params.m
..\set_start_params3.m
..\visual_k_means.m
mnet_jtree
..........\augment_graph.m
..........\calc_ass_and_maxll.m
..........\calc_p_and_pll2.m
..........\connected_components.m
..........\infer_local_net.m
..........\inf_engine_from_mnet.m
..........\max_distribute_evidence.m
..........\mpe_local_net.m
..........\my_clq_containing_nodes.m
..........\my_collect_evidence.m
..........\my_distribute_evidence.m
..........\my_marginal_nodes.m
..........\net_to_jtree.m
..........\organize_constraints_info.m
..........\pots_to_probs.m
..........\sample_ezer.m
Mstep
.....\approximateWeights.m
.....\calcY.m
.....\computeGradientProjection.m
.....\findMaximalGradientCoefficient.m
.....\lineSearch.m
.....\maximize.m
partition_function
..................\calculate_partition_function2.m
..................\connected_component_pf.m
..................\ConstrainedEM.zip
..................\mult_d_factors.m
..................\st_marginalize_pot.m
..................\st_multiply_by_pot.m
..................\st_multiply_pots.m
ReadMe.txt
spanning_tree
.............\kruskal.m
.............\mstree.m
.............\paintedPath.m
.............\reduce_local_net2.m
test_constrainedEM.m