摘要：
霍夫变换过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b，在k-b空间中，以一个点表示。一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下： X *cos(theta) + y * sin(theta) = r其中角度theta指... 阅读全文
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转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62bce98c0100stnc.html在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数10. 相关系数 & 相关距离1 阅读全文
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_c09fe5d501016lbm.htmlhttp://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/10118223 阅读全文
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图像配准算法一般可分为: 一、基于图像灰度统计特性配准算法；二、基于图像特征配准算法；三、基于图像理解的配准算法。其中，算法类型二最普遍，基于特征的图像配准算法的核心步骤为：1.特征提取、2.特征匹配、3.模型参数估计、4.图像变换和灰度插值（重采样）。图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型、配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式。1）空间变换模型，是指的这两幅要配准的图像之间的映射模型，比如只有旋转、平移这些操作，那就是刚体变换模型，又比如有缩放操作，甚至X方向和Y方向缩放的幅度都还不一样，那就是仿射变换或者非线性变换模型。总之你要做配准，先要确定这两幅图像之 阅读全文
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美国观测轨道计划，卫星发射与2009年6月28日，是美国重返月球计划的一部分。空间器携带7中传感器：Lunar reconnaissance orbiter camera(LROC)Lunar Orbiter Laser altimeter(LOLA)Lunar Exploration Neutron Detector(LEND)Diviner Lunar Radiometer Experiment(DLRE)Lyman-Alpha Mapping Project(LAMP)Cosmic Ray Telescope for the Effects of Radiation(CRaTER)Min 阅读全文
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Stereo Vision;Stereo correspondence; dense two-frame correspondwe mainly focus on the dense match instead of sparse or feature based stereo match methods.Application:view synthesis and imagebasedrenderingproblems: noise, ambiguous, occlusion, and lack of texture.assumptions:Commonassumptions are La. 阅读全文
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http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记目录0. 前言1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式2. 拼写纠正3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3 阅读全文
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i spent almost one night to build a double-system environment. during this process, some problems have been brought up, so i'm here to make a note to log my experience.first, my PC have already set win7 option system before. and then a CD of linux system is required. download thefedora system im 阅读全文
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在计算机视觉中，卢卡斯-卡纳德方法是一种广泛使用的光流估计的差分方法，这个方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade发明的。它假设光流在像素点的邻域是一个常数，然后使用最小二乘法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程。通过结合几个邻近像素点的信息，卢卡斯-卡纳德方法(简称为L-K方法)通常能够消除光流方程里的多义性。而且，与逐点计算的方法相比，L-K方法对图像噪声不敏感。不过，由于这是一种局部方法，所以在图像的均匀区域内部，L-K方法无法提供光流信息。其中，是窗口中的像素，是图像在点和当前时间对位置x，y和时间t的偏导。这些等式可以写成矩阵的形式，此处此方程组的等式个数多于 阅读全文