局部离群点挖掘算法研究.doc

yuv大小转换及yuv中截取局部的工具

非局部均值滤波步骤 1. 指定邻域窗口半径d，搜索窗口半径D，高斯函数平滑参数h。 2. 扩展图像边界，保证邻域窗口不越界。 3. 在扩展图像中取邻域窗口W1。 4. 限制搜索窗口的边界，保证可移动的邻域窗口W2不越界。 5. 邻域窗口W2在搜索窗口内滑动，当W2与W1重合时跳过。 6. 在W2滑动过程中使用下述公式计算权值： 其中V(x)和V(y)分别是以x,y为中心的邻域矩阵。 邻域间的距离 与归一化系数Z(x)可用下式计算： 7. 当W1中心像素值遍历到搜索窗口最后一个像素点处时，计算移动的邻域窗口W2内像素的加权和。 8. 将步骤7中的加权和除以Z(x)进行归一化，并替换邻域窗口W1的中心像素值。 9. 移动邻域窗口W1，重复步骤4，直至邻域窗口W1不能再移动。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS。首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化。当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化。为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行。在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优。

感知清晰度指数 (PSI) 基于局部边缘梯度分析的感知图像清晰度度量 感知锐度指数 (PSI) 的 MATLAB 实现 PSI.m - 计算感知清晰度指数 (PSI)。 PSI_demo.m - 演示单个图像的计算。 请注意，算法的性能可能会随所使用的 MATLAB 版本而略有变化（由于 MATLAB 的边缘函数）。 如果您使用此代码，请引用以下。 #!bibtex @article{feichtenhofer2013perceptual, title={A perceptual image sharpness metric based on local edge gradient analysis}, author={Feichtenhofer, Christoph and Fassold, Hannes and Schallauer, Peter}, journ

基于局部相似性的复杂网络社区发现方法

常用的局部插值方法 最邻近点法 /泰森多边形法 反距离加权法IDW 样条插值spline 克里金插值法kriging

搜索窗口大小的选择很关键非局部均值 (NLM) 算法中的问题。 小号的选择平滑或均质像素的搜索窗口大小区域限制了去噪效果，因为只有一个少量的相关像素，而选择大的位于非平滑或过渡中的像素的搜索窗口大小由于更多的贡献，区域降低了去噪质量以及更多不相关的像素。 所提出的算法选择每个像素的最佳搜索窗口大小，基于灰度级差异体现了地区的特点。 在标准图像上的实验结果表明，所提出的算法在性能上优于传统的NLM算法PSNR 和视觉质量。 它还保留了图像细节例如在较高噪声级别的图像中的边缘和纹理。

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DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更