多尺度分析

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Matlab实现单尺度和多尺度Retinex算法程序
这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现,所有代码均配有详细注释。
多尺度关联规则挖掘的尺度上推算法研究论文
多尺度理论已应用于数据挖掘领域,但多尺度数据挖掘研究尚不充分,缺乏普适性理论与方法。针对这一问题,研究了普适的多尺度数据挖掘理论,并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度,定义数据尺度;接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心;最后在多尺度数据理论基础上,利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理,实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示,该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度,支持度估计误差较低。
多尺度Retinex图像增强的新方法
基于Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014)的研究,探讨了多尺度Retinex算法在图像增强中的两种不同实现方式。第一种方法通过指数缩小'scalefactor'直至'scalefactor^nscale',加速大图像处理但可能引入光晕伪影。第二种方法则接受不同尺度作为输入,支持非约束缩放。算法使用最大通道作为图像照明的近似值,并计算出两种反射率的百分比。
基于光学多尺度几何分析的图像压缩去噪技术研究 (2014)
变换图像压缩方法广泛应用,小波处理图像边缘和纹理时能量高。采用多尺度几何分析稀疏展开图像,变换非线性逼近能力强。图像经非下采样Contourlet变换成多尺度、多方向、多分辨率表示,进行统计分析。利用图像系数相关性,降低维数,凸显弱边缘细节,达到压缩去噪效果。实验证实该方法对高分辨率图像去噪效果显著。
Matlab实现多尺度二维小波变换
wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法: [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数: X:输入图像 N:分解层数 'wname':小波名称 Lo_D:低通分解滤波器 Hi_D:高通分解滤波器 返回值: C:小波系数矩阵 S:簿记矩阵,包含分解过程的信息
多尺度一维分解-小波变换Matlab实现
多尺度一维分解命令:wavedec格式:[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
多尺度排列熵Matlab程序的优化与验证
这个程序是为了计算信号复杂度而设计的,利用多尺度排列熵进行分析。
多尺度图像边缘检测的小波变换优化
利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测,通过优化算法提升检测精度。
多尺度信息对中医文本关系抽取的研究
本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用,提升抽取准确性和效率。
数据融合MATLAB代码 - MRFN多尺度表示融合网络
此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络(MRFN),用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学(CWRU)的机械故障预防技术(MFPT)数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”,您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码,请参考以下步骤。如果您有任何问题,请联系Hui Yu或作者。