【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：RobustPCA_图像矩阵分解算法_对噪声不敏感_能处理高维图像数据的特点_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

图像矩阵matlab代码该软件包包括用于与层次投影不变上下文进行形状匹配的所有必要源代码。 其中一些功能是通过直接使用或略微更改Ling和Jacobs在线提供的内部距离形状上下文（IDSC）的源代码以及Xiang Bai在线提供的高度函数（HF）的源代码来实现的。 源代码仅允许用于非营利研究。 要运行该程序，请将形状图像放入“数据”目录，并在Matlab中使用以下命令行： 启动HCNC 该程序将相似度矩阵'Score'输出到文件'data score.mat'中，其中Score（i，j）是从'data'读取的第i个形状与第j个形状之间的相似性。 有关算法的详细信息，请参阅 贾佳，辛凡，刘宇，李浩杰，罗中轩和何国，“用于形状识别的分层射影不变上下文”，模式识别。 （doi：10.1016 / j.patcog.2015.11.003）

数据压缩是线性代数的一个重要应用。 最大限度地减少存储和传输的数字信息量的需求是现代世界日益关注的问题。 奇异值分解是最小化数据存储和数据传输的有效工具。 提供一份报告，通过对图像矩阵使用奇异值分解来探索图像压缩。 举一个说明性的例子。 报告应包括以下部分： 1. SVD的简单介绍，包括一个小矩阵A的小维SVD来说明2. 图像压缩示例。 选择一个测试图像并对图像应用 SVD。 显示不同等级k矩阵的图像，提供相应的压缩率，每个等级的近似理论误差和均方根误差RMSE。

图像矩阵matlab代码FSVM 线性和内核FSVM算法的Matlab实现。 数据集 这些代码以“乳房”为例。 修改UCI_Linear_FSVM.m和UCI_Kernel_FSVM.m中的setname变量以评估其他数据集。 （UCI数据集：） 首先应将数据随机分为训练和测试数据（您可以设置大于10的分割数）。 （请参阅“乳腺癌”数据集） 请注意原始数据的预处理。 一些UCI数据集已经过预处理，而有些则没有。 请务必对原始数据进行预处理，这一点很重要。 说明和说明 注意：在已发布的代码中，为了更好地理解算法，提供了四个变体来评估总散点矩阵和类内散点矩阵的效用，并在替代更新阶段对散点矩阵进行更新。 FSVM_train_St.m-GBCD算法，通过使用总散点矩阵来求解FSVM，而无需更新散点矩阵 FSVM_train_update_St.m-通过使用总散点矩阵并更新散点矩阵来解决FSVM的GBCD算法 FSVM_train_Sw.m-GBCD算法，通过使用类内散点矩阵来求解FSVM，而无需更新散点矩阵 FSVM_train_update_Sw.m-GBCD算法，通过使用类内散点矩阵并更

图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这

图像矩阵matlab代码使用自适应自动回归模型从RGB-D数据进行颜色引导的深度恢复 这是TIP 2014中“使用自适应自回归模型从RGB-D数据中进行颜色引导的深度恢复”中介绍的颜色引导的AR模型的C实现。原始作者提供的MATLAB源代码可在此处下载：。 我们的实现可以产生与其相同的结果。 所不同的是，我们使用C语言和稀疏矩阵来实现该方法，该方法更快并且可以处理更大的深度图。 如何使用 首先运行MexFile.m来编译cpp文件，然后运行main.m进行实验。 相关工作： “稳健的颜色导向深度图还原。”，刘伟，陈晓刚，杨杰和吴强。 在IEEE Transactions on Image Processing，26（1），315-327中。

这是我自己写的程序，矩阵根据贴标签算法的原理写的，亲测可用，数字图像处理实验题

图像矩阵matlab代码学习：基于专家评估的稀疏数据CT重建网络（LEARN） 如果您在研究中使用此软件包，请引用以下论文： Hu Chen, Yi Zhang, Yunjin Chen, Junfeng Zhang, Weihua Zhang, Huaiqiang Sun, Yang Lv, Peixi Liao, Jiliu Zhou and Ge Wang, "LEARN: Learned Experts' Assessment-based Reconstruction Network for Sparse-data CT" IEEE Trasnactions on Medical Imaging, 37(6), 1333-1347. 2018. Hu Chen, Yi Zhang, Yunjin Chen, Junfeng Zhang, Weihua Zhang, Huaiqiang Sun, Yang Lv, Peixi Liao, Jiliu Zhou and Ge Wang, "LEARN: Learned Experts' Assessment-based Recons

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图像矩阵matlab代码使用RANSAC进行基本矩阵估计 在这个项目中，我们增加了Matlab代码来估算相机校准，特别是估算相机投影矩阵和基本矩阵。 我们已经对相机投影矩阵进行了精确的估计，并且基本矩阵都可以使用两幅图像上对极线相关的点对应关系进行估计。 我们已经使用线性回归来估计矩阵。 我们将RANSAC与基本矩阵结合使用来处理离群值。 该代码使用Matlab库vlfeat。 vlfeat未包含在提交中。 用户必须从中下载vlfeat才能成功运行该项目。 为了获得更好的性能，已对匹配的兴趣点执行了归一化，以进行基本矩阵估计。 名为Normalized_estimate_fundamental_matrix的函数可实现此目的。 函数Estimate_fundamental_matrix实现基本矩阵的估计，而无需对匹配点进行归一化。 要实现Normalized_estimate_fundamental_matrix，请取消注释proj3_part2.m中的函数调用，并注释掉对Estimate_fundamental_matrix的函数调用。 要实现estimate_fundamental