Matlab中的变尺度算法代码-ITADN社区

Matlab中的变尺度算法代码

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本段代码实现了在MATLAB环境下应用变尺度算法进行优化求解。通过迭代更新权重，有效寻找函数最小值点，适用于非线性问题的数值分析与工程计算。使用DFP和BFS两种方法来实现变尺度算法。这里是实现该算法的Matlab代码，只需修改目标函数即可直接使用。

MATLAB尺度变换代码-ECO_HC：ECO_HC

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ECO_HC是基于MATLAB开发的一个尺度变换代码项目，旨在优化环境控制系统（ECO）中数据处理和分析的效率与精度。此工具利用先进的算法进行图像或信号的比例缩放操作，适用于科研及工程应用中的复杂计算任务。 Matlab尺度变换代码ECO_HC于2018年12月27日进行了修改：之前的版本中的CN特征文件路径是我自己电脑的特定路径设置，在Linux系统下可以正常运行，但在Windows环境下会遇到错误。此外删除了两个未使用的包。经过此次调整，安装了Cmake和OpenCV的任何Linux系统的用户都可以顺利使用该代码；而Windows环境下的兼容性尚未进行测试。此修改版基于ECO原作者在GitHub上的源码（Matlab版本），并在此基础上进行了改进。原始代码由另一位开发者用C++及OpenCV实现，但由于存在诸多错误导致跟踪效果不尽人意。本人修正了大量存在于eco_sample_update.cpp文件中的错误，并且加入了CN特征提取以及fDSST用于尺度变换功能，成功复现ECO的HC版本。在测试设备为Intel(R) Core(TM)i5-7500 CPU @ 3.40GHz的情况下，小目标跟踪速度可达60帧/秒以上，大目标则达到40帧/秒以上的水平。部分参数设置目前无法调整（因为尚未完全复现）。为了方便使用去除了Caffe的相关内容，如需CNN特征的支持，请通过电子邮件联系。如何使用代码：sud

基于Matlab的SIFT算法（尺度不变特征变换）程序代码.doc

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本文档提供了基于MATLAB实现的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法程序代码。通过该代码，用户能够进行图像特征检测与描述，适用于图像匹配和识别任务。尺度不变特征变换 SIFT算法 Matlab程序代码.doc 文件提供了关于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的Matlab实现细节和技术说明。这份文档详细介绍了如何使用MATLAB编写用于图像处理中的关键点检测与描述的SIFT算法，适合那些对计算机视觉领域中特征提取技术感兴趣的读者或研究者参考学习。

改进的尺度变换(MDS) MATLAB代码

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本作品提供了一种经过优化和改良的多维缩放（MDS）算法的MATLAB实现。通过增强原有方法的数据处理能力和加速计算过程，该代码适用于大规模数据集，并支持多种距离度量方式。这段文字描述的是多尺度变换（MDS）的MATLAB代码实现。

Matlab中的多尺度熵代码

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本代码实现多尺度熵分析在MATLAB环境下的应用，适用于时间序列复杂性评估，广泛应用于生物医学信号处理等领域。基于MATLAB的多尺度熵是一种用于非线性多尺度分解的方法，并提出了排列熵（Permutation Entropy, PE），可以对一维时间序列进行定量描述，同时也是一个衡量时间序列非线性的指标。

MATLAB尺度变换代码-CPD：C++中相干点漂移点集注册算法的实现

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本项目提供了一个用C++实现的MATLAB尺度变化代码库，用于执行Coherent Point Drift (CPD)算法以进行点云配准。该算法通过优化过程对两个点集合之间进行非刚性变换估计，适用于模式识别和计算机视觉领域中形状匹配与姿态估计等任务。 CPD（Coherent Point Drift）是一种点集配准算法，最初由etal等人开发。这里提供了一个用于运行CPD的C++库。该库可以与另一种广泛使用的点集注册算法ICP进行比较：ICP使点到点的距离最小化，而CPD通过计算每个点与其他所有点之间的误差来实现这一目标。由于这种计算需求很大，因此我们创建了加速高斯变换的方法以提高性能。我们的目标是提供一个比原始的Matlab实现更自由、性能更高的替代方案。该库支持三种类型的CPD变体： 1. 刚性：使用刚性和平移（包括可选缩放）来对齐两个数据集。 2. 仿射：通过仿射变换和平移来匹配两组点的数据集。 3. 非刚性：采用带有两个参数的非刚性转换函数以实现数据集的对准。 Andriy的参考实施还提供了一种尚未在最新版本库中实现出现的形式，即nonrigid_lowrank注册。此代码已经被测试过并可以正常使用。使用方法可以通过一些命名空间级别的方法来完成： ```cpp #include ``` 这段描述旨在帮助用户了解如何安装和使用这个库，并提供了关于CPD算法及其变体的简要介绍。

基于Matlab的变尺度法仿真

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本研究利用MATLAB软件实现变尺度法（Variable Metric Methods）的数值模拟，通过优化算法的有效应用探索其在解决非线性最优化问题中的性能和效率。变尺度法是一种用于求解函数极小值的算法。这里提供的MATLAB仿真代码包含详细的步骤说明，并且每一步都配有注释以便理解。

DFP算法的拟牛顿法（变尺度法）CC++源码

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本项目提供一种高效的DFP（Davidon-Fletcher-Powell）算法实现，采用拟牛顿方法（又称变尺度法），用以求解非线性优化问题。代码使用C/C++编写，附带详细注释及示例，便于学习和应用。用C++编写的拟牛顿法源程序非常实用。

尺度不变特征变换(SIFT算法)

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SIFT算法是一种计算机视觉中的关键点检测与描述技术，用于识别和追踪图像中的物体，在不同视角、光照变化下仍保持稳定性。 ### SIFT算法（尺度不变特征变换） #### 一、SIFT算法概述 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是由David G. Lowe在1999年首次提出，并于2004年得到进一步发展和完善的一种图像处理技术，主要应用于物体识别和图像匹配等领域。作为一种强大的局部描述子，SIFT具有以下特点： - **尺度不变性**：可以在不同尺度下检测到相同的特征点。 - **旋转不变性**：不受图像旋转的影响。 - **平移不变性**：不受图像位置变化的影响。 - **光照和仿射变换鲁棒性**：能够在一定程度上抵抗光照变化和仿射变换的影响。 - **3D投影变换鲁棒性**：在三维投影变换下也表现出较强的稳定性。 Mikolajczyk等人的对比实验显示，SIFT及其扩展算法在多种描述子中具有最强的健壮性。生成的特征点密集且可以实现实时处理速度，并适合大规模数据库中的高效准确匹配。 #### 二、SIFT算法原理 SIFT算法的核心在于尺度空间内寻找关键点并精确定位及描述，主要包括以下步骤： 1. **构建尺度空间**：通过一系列不同尺度下的高斯滤波图像构成金字塔结构。 2. **检测关键点**：在差分高斯函数（DoG）基础上，在不同尺度下找到极值点作为初步的关键点。 3. **精确定位关键点**：去除低对比度和边缘响应的特征，提高稳定性。 4. **分配方向信息**：为每个关键点指定一个或多个主方向以实现旋转不变性。 5. **提取描述子**：在关键点周围获取包含梯度信息的描述符用于匹配。 #### 三、尺度空间理论尺度空间理论是SIFT算法的基础之一，解决了如何确定图像中的相关点及对应实际物体的问题。核心观点包括： - **多尺度表示**：引入不同细节水平上的图像表示来捕捉物体本质特征。 - **定义与构建**：通过参数化的图像集合（代表模糊程度）在不同尺度下分析和检测特征。 - **选择原则**：存在自适应方法确保最佳尺度下的准确特征点检测。 #### 四、SIFT算法的应用 SIFT因其特性被广泛应用于多个领域，包括： - **目标识别**：匹配已知物体的描述子来识别目标。 - **机器人视觉**：帮助机器人在复杂环境中导航和障碍物识别。 - **图像检索**：快速找到与查询图相似的大量数据库中的图片。 - **图像拼接**：通过特征点自动拼接多张图像为全景视图。 - **3D建模**：基于不同视角下的匹配重建三维模型。 - **手势识别**：用于人机交互的手部动作识别。 - **视频跟踪**：追踪物体在视频序列中的运动轨迹。 - **运动匹配**：对比不同帧之间的物体移动情况。 ### 结论 SIFT算法作为计算机视觉领域的重要工具，表现出了卓越的图像匹配和目标识别能力。通过对原理及实现细节的理解，可以更好地应用这一技术解决实际问题。尽管深度学习的发展对某些应用场景提出了挑战，但SIFT仍然是研究与实践中的重要参考之一。

基于多尺度的KCF算法代码

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本项目提供了一种改进版的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法实现，采用了多尺度策略优化目标跟踪性能。一种多尺度的KCF代码实现，KCF算法是一种优秀的跟踪算法。

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Matlab中的变尺度算法代码

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