登录
首页 » matlab » monituihuosuanfa

monituihuosuanfa

于 2010-04-12 发布 文件大小:19KB
0 116
下载积分: 1 下载次数: 1

代码说明:

说明:  模拟退火算法在图像处理中的典型应用,用matlab编程(Simulated annealing algorithm in a typical image processing applications, programming with matlab)

文件列表:

Matlab经典算法__模拟退火应用\使用说明请参看右侧注释===〉〉.txt
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)\b.mat
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)\GCPacc1.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)\GCPanneal1.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)\GCPanneal2.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)\GCPgen1.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\ISP(独立集问题)\ISPacc.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\ISP(独立集问题)\ISPanneal.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\ISP(独立集问题)\ISPgen.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\ISP(独立集问题)\w.mat
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\MCP(最大截问题)\MCPacc.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\MCP(最大截问题)\MCPanneal.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\MCP(最大截问题)\MCPgen.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\MCP(最大截问题)\w.mat
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\accept.asv
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\accept.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\annealing.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\calculate.asv
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\calculate.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\cost.mat
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\cost_sum.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\exchange2.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\exchange3.m
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)\说明.txt
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\GCP(图着色问题)
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\ISP(独立集问题)
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\MCP(最大截问题)
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用\TSP(旅行商问题)
Matlab经典算法__模拟退火应用\模拟退火应用
Matlab经典算法__模拟退火应用

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • ChMkJ1iF3QCIBzh1ACRfTn3s3O8AAZgngPV16MAJF9m779
    帮助大家认识显卡性能,可以直观的见识显卡天梯(To help you understand the graphics card performance)
    2017-07-30 20:07:28下载
    积分:1
  • 深度
    调用标定好的双目摄像机,利用其内外参数进行立体匹配,计算所拍图像的视差,产生深度图(Call the calibrated binocular camera, use its internal and external parameters for stereo matching, calculate the parallax of the captured image, and generate depth map)
    2019-01-18 20:33:31下载
    积分:1
  • HoughChange
    检测图形中的直线,在程序中稍微改动,即可检测多条直线(Detection of graphics in a straight line, a slight change in the procedure, can detect more than a straight line)
    2007-12-09 14:33:41下载
    积分:1
  • faceddetect
    使用vs2012+opencv2.4.5做的人脸检测代码,可以实现对静态图像上人脸的检测(Use vs2012+ opencv2.4.5 do face detection code, you can achieve detection of static images of the human face)
    2014-09-30 17:15:12下载
    积分:1
  • upfile_2.4.3
    多图片上交过程,程序的主要功能就是图片上传。可以一次上传多个文件。速度也相当的快哦。 (hand in the picture)
    2013-05-31 08:35:19下载
    积分:1
  • SUSANDEYUANDAIMA
    说明:  SUSAN得源代码 希望对你有用 SUSAN得源代码(SUSAN source code in hopes SUSAN useful to you in source code)
    2021-04-21 22:48:49下载
    积分:1
  • ieee_ssr_bench
    说明:  IEEE_SSR标准PSCAD算例,实用算例亲测有效(An example of IEEE SSR standard PSCAD)
    2020-04-20 11:04:27下载
    积分:1
  • Calibration
    基于机器视觉,控制三自由度运动控制台来调整显微镜位置,通过图像处理得到易拉罐的表面刻痕大小和长度。(The software control the motion platform with 3 d.o.f. to position the microscope and then test the notch of cans using image processing.)
    2013-11-07 12:29:22下载
    积分:1
  • ms_ssim
    可以计算图像结构相似性,评价图像质量(Similarity of image structure can be calculated and image quality can be evaluated)
    2020-06-23 17:40:02下载
    积分:1
  • PCA
    主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值,形成一个 n ′ m 的数据矩阵, n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物,人们难以认识,那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢?如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上,我们只需要将这几个变量分离出来,进行详细分析。但是,在一般情况下,并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面, PCA 就是这样一种分析方法。(Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical method to grasp the principal contradiction of things, it can be resolved diverse things out the main factors, revealing the essence of things, simplifying complex problems. The purpose of calculating the main component of high-dimensional data is projected to a lower dimensional space. Given n variables of m observations, forming an n ' m of the data matrix, n is usually large. For a complex matters described by several variables, it is difficult to know, so if you can grab something to focus on key aspects of analysis? If the main aspects of things just reflected on several key variables, we only need to separate out these few variables, for detailed analysis. However, in general, does not directly identify this critical variables. Then we can represent the major aspects of things with a linear combination of the original variables, PCA is one such analysis.)
    2021-01-28 21:48:40下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 104432会员总数
  • 16今日下载