4 奇异值分解 4.1 奇异值，奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD：图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD：图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration

一、启动MapInfo 二、 MapInfo表 2.1 表的打开、关闭及浏览 2.2 创建新表 2.3 地图绘制和编辑 2.4 属性数据输入和编辑 2.5 表的转入、转出 2.6 表的维护和管理 三、栅格图像处理 3.1 栅格图像 四、创建统计图 4.1 新建统计窗口 4.2 统计图类型 五、布局窗口 5.1 创建布局窗口 5.2 自定义布局窗口 六、重新分区 6.1 创建重新分区 6.2 使用重新分区 •第二讲 MAPINFO基本操作—表

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别.首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别.实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%

采用图像分析方法研究铝用石墨质阴极在不同焙烧温度下孔隙结构特征及其演变，考察孔隙率、孔径分布、形状因子、视孔隙比表面积、连通性等参数的变化规律和孔隙复杂度的分形特征.结果表明：随着焙烧温度增加，孔隙率逐渐增大，而视孔隙比表面积、形状因子和连通性呈先减小后增大趋势；石墨质阴极试样不同温度下焙烧生成孔隙均符合分形规律，借助图像分析孔隙结构参数和分形维数可界定不同典型焙烧温度下阴极孔隙结构的演变特征，并据此提出相应的孔隙特征演化模式

一、二维曲线绘图 二、三维曲线绘图 三、动画设计 四、高维可视化 五、图像 六、图像窗功能简介 七、函数绘图的简洁指令

1、什么是扫描仪? 扫描仪是一种获取图像的设备,并将信息 转为电脑可以显示、编辑、存储和输出的数 字格式。即可以完成以下工作:在文件中插 队图和照片;将文字识别,免去打字;将传 真文件扫到库中存档;在多媒体中加入图像 ;在报刊中加入图片有效表达主题

近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种提高产量和抗病虫害能力至关重要

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础