em算法matlab代码空间模式识别 韦斯利·韦谦于03-09-17 更新 我已经在底层图形匹配算法和属性更新过程中进行了一些改进。 从V1.0开始有一些重大的代码更改，但是我还没有时间更新文档。 改进是巨大的，我们能够将具有嵌入式模式的图与具有随机差异的随机图分离： 内容 介绍 此程序包包含一个概率参数模型，可以对它进行训练以在ARGs上运行自然模式识别任务，该模型来自。 该软件包使用OOP在MATLAB中实现，可以很容易地更改收敛函数，为不同任务匹配兼容函数（例如，图像/视频检索，了解化学化合物的结构，发现基因调控模式等）。 代码说明 ######在本节中，我将解释代码库的基本结构以及如何使用它们。 基本组成 类组件 sprMDL.m是代表训练模型的最重要的类。 构造函数将获取示例ARG和组件数量的单元格数组，然后开始训练。 该模型使用EM算法进行训练，其收敛条件和最大迭代次数可以更改。 它具有许多模型ARG，它们代表模型中的不同组件以及与之相关的不同权重。 建立模型后，您可以要求模型中正在汇总的模式，或者新的ARG是否具有与给定样本ARG相似的模式，如果是，则该模式ARG是什么？

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3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati

基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。

尽管高分辨率全色（HR PAN）图像的带宽很宽，但在低分辨率多光谱（LR MS）图像的每个波段中带宽都很窄。 因此，HR PAN图像的空间分辨率比LR MS图像的空间分辨率高得多。 但是，HR PAN图像只有一个波段。 泛锐化算法的目的是使泛锐化图像具有高空间分辨率和良好的光谱信息。 通过扩展HR PAN图像中的草图信息，提出了一种新的泛锐化学习插值方法。 草图信息包含图像的边缘和线条特征，并且草图信息的每个部分都有其自己的方向。 根据HR PAN图像的原始草图图，通过设计的几何模板获得区域图。 由于HR PAN图像的尺寸与LR MS图像的尺寸不同，因此通过最近的插值方法将LR MS图像插值为插值多光谱（IMS）图像。 另外，可以通过该区域地图将IMS图像映射到结构和非结构区域中。 非结构区域通过方差值分为平滑区域和纹理区域。 对于结构和纹理区域，分别通过提出的结构和纹理学习插值方法对IMS图像中的插值像素进行重新学习和重新调整。 实验结果表明，所提出的泛锐化方法可以在视觉效果和质量指标上提供出色的性能，特别是对于光谱差异较大的图像。

To improve the accuracy of color image reproduction from displays to printers, an adaptively spatial color gamut mapping algorithm (ASCGMA) is proposed. In this algorithm, the compression degree of out-of-reproduction-gamut color is not only related to the position of the color in CIELCH color space, but also depending on the neighborhood of the color to be mapped. The psychophysical experiment of pair comparison is carried out to evaluate and compare this new algorithm with the HPMINDE and SGCK