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搜索资源 - key distribution in matlab
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运动估计是视频编码的关键技术，其最基本的原理是利用相邻帧间的时间
相关性，通过预测来减少时间冗余度。在实际编码中，为了节省码率，并不传
输每一帧的全部数据，而是利用运动估计求出每一帧与其预测参考帧之间的差
值。运动估计越准确，差值的分布越趋近与零，差值块的能量越小，经过变换、
量化和熵编码后所产生的码流的比特位率也越少。因此，运动估计搜索的准确
程度直接影响到了编码的压缩性能。
-Motion estimation is the key to video encodin
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图像分割，具体算法参考一下论文
Zhi-Gang Tan， Xiao-Chen Heand Nelson H. C. Yung
A Novel Merging Criterion Incorporating Boundary Smoothness and Region Homogeneity for Image Segmentation-Abstract
A novel joint region merging criterion combining region ho
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多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。
本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。分析了这种基于
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经典的SIFT算法，第一步，选择感兴趣的点；第二步，对感兴趣点进行筛选，确定关键点；第三步，为关键点分配方向；第四步，用多维向量的形式描述关键点-Classical SIFT algorithm, the first step, select the point of interest second step, points of interest were screened to identify key points the third step, the key point for t
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提出了一种新的Mie散射算法。针对Mie散射系数计算中直接递推所存在的数据溢出问题, 对散射系数的递推公式进行改进, 以连分式形式进行计算,将两个关键函数分别向前递推, 避免了直接计算时贝塞尔函数值超出计算机最大数据限而造成的数据溢出问题。利用Matlab编程,分别计算了不同粒径参数和不同折射率情况下的散射光强分布,并对两种算法的模拟结果进行了分析比较。结果表明,在两种算法都有效的范围内这两种算法的计算结果完全相
符, 而改进的向前递推连分式算法用一个变量循环叠代就能完成连分式的计算, 展宽
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SIFT算法大致有四个步骤：
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
-SIFT算法大致有四个步骤：
SIFT algorithm has four steps:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间
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