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MATLAB尺度变换代码-ECO_HC：ECO_HC

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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尺度变换代码 - Hash-Learning.github.io: 哈希学习网站
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    本页面提供基于MATLAB实现的尺度变换代码，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究。出自哈希学习技术博客。 MATLAB尺度变换代码目录介绍分类目录与数据无关的方法通过散列在高维空间进行相似度搜索：Aristides Gionis, Piotr Indyk 和 Rajeev Motwani，[VLDB] 1999年。 近似最近邻居的最优哈希算法：亚历山大·安多尼（Alexandr Andoni）和彼得·印迪克（Piotr Indyk），[ACM] 2008年。 基于p-稳定分布的局部敏感散列方案：Datar等人，[ACM] 2004年。 可扩展图像搜索的内核化局部敏感哈希方法：布莱恩·库利斯（Brian Kulis）和克里斯汀·格劳曼（Kristen Grauman），[ICCV] 2009年。 快速相似度搜索学习指标：Prateek Jain, Brian Kulis 和 Kristen Grauman，[TPAMI] 2009年。 局部敏感二进制代码的移位不变核：马克西姆·拉金斯基（Maxim Raginsky）和斯维特拉娜（Svetlana Lazebnik），[NIPS] 2009年。 数据相关的方法： 无监督散列 频谱散列
     
  • 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-awesome-deeplearning-3d-registration：出色的3D注册
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    本项目提供了一系列用于实现3D图像配准的Matlab尺度变换代码，特别适用于深度学习应用中的精确对齐和分析。 关于点云注册的精选论文清单： - **3D注册相关**： - GilElba等人, 2017年：心肺复苏术。 - Velas等人, 2018年：雅加思没有任何定位网。 - IVBarsan等人, 2018年：考研没有任何瓦伦特（Valente）等人的工作。 - 爱神，2019年：深度PCO和局域网注册方法。 - 心肺复苏术，2019年：L3网络的使用。 - arXiv, 2019年：深度LO技术的应用。 - 国际CCV, 2019年：CAE-LO模型研究。 - arXiv, 2020年：SelfVoxeLO方法介绍。 - arXiv, 2020年：PointLoc的提出与应用。 - **自动驾驶汽车本地化相关**： - 李等人，2021年ICRA会议上的3D到3D注册研究。 这些论文和代码为点云数据处理提供了重要的理论和技术支持。欢迎各位研究人员提供更多的优秀资源进行分享（推荐）。
     
  • 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。
     
  • MATLAB说话代码-ASIFT_LIB: 适用于仿射尺度不变特征变换的库
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    MATLAB说话代码-ASIFT_LIB 是一个基于MATLAB的库，实现了ASIFT（Affine-SIFT）算法，用于在图像匹配和目标识别中进行仿射不变特征检测。 MATLAB说话代码指的是在MATLAB环境中编写能够实现语音处理或合成功能的程序代码。这类代码通常涉及信号处理工具箱以及音频相关的函数库，用于读取、分析及生成声音数据。开发者可以根据具体需求设计相应的算法来完成如文本转语音（TTS）、语音识别等任务。 重写后的内容去除了原文中可能存在的联系信息和链接，并保持了原始意图不变。
     
  • MATLAB灰度变换的源代码
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    这段简介可以描述为：MATLAB灰度变换的源代码提供了在MATLAB环境下进行图像处理的基础程序代码，具体实现了对图像灰度级别的调整和转换功能。适用于学习者与科研人员使用。 Matlab灰度变换源代码用于根据特定目标条件按一定关系逐点调整图像每个像素的灰度值。其目的是改善画质，使图像显示效果更加清晰。图像灰度变换处理是空间域图像增强技术的基础方法之一，并且在图像数字化软件和图像显示软件中占据重要地位。
     
  • SIFT特征检测的Matlab代码-Affine-SIFT: 仿射尺度不变特征变换的Matlab实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB语言编写的Affine SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于在图像处理中进行仿射变换下的特征点检测和描述。 SIFT特征检测的Matlab代码实现涉及仿射尺度不变特性的变换。当前提供的代码仅实现了ASIFT的一次迭代过程。原图筛选结果通过使用仿射滤波器获得，这参考了D.Lowe在International Journal of Computer Vision, 60(2), pp.91-110, 2004.中的工作。该文献详细介绍了高斯差分尺度空间的有效实现方法。 此外，T.Lindeberg的“具有自动尺度选择的特征检测”一文（发表于International Journal of Computer Vision杂志第30卷第2期，页码77-116, 1998年）为那些对数学细节有深入兴趣的研究者提供了高级阅读材料。
     
  • MATLAB MTLD：基于多尺度稀疏变换学习的图像去噪代码
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    MATLAB MTLD提供了一种新颖的方法来处理图像去噪问题。通过运用多尺度稀疏变换和机器学习技术，MTLD能够有效去除噪声同时保留关键细节信息，适用于各种类型的图像数据。 用于图像去噪的多尺度稀疏变换学习 该存储库包含与以下论文关联的代码： Ashkan Abbasi, Amirhassan Monadjemi, Leyuan Fang, Hossein Rabbani, Neda Noormohammadi，Yhang Zhang，“用于图像去噪的多尺度稀疏变换学习”，2020年。 注意：我们将尽快更新代码，以包含基于混合的SAIST多尺度扩展。 更具体地说，MMSAIST和FMMSAIST将很快发布。 可用方法 此程序包中提供了用于运行以下方法的代码。除了稀疏的变换学习降噪外，还包括运行该方法所需的所有代码。 四种基于TLD（稀疏变换学习降噪）的方法： - TLD - MTLD - MMTLD - FMMTLD 演示脚本包括：Benchmark_MTLD_for_Gaussian_denoising.m和Benchmark_MTLD_for_FMD.m。 要求： 从下载零散变换学习包。 将程序包解压缩到METHODS文件夹中。因此，路径应如下所示： .METHODSTSP