第11个算法：特征工程之PCA：算法推导

石默研 2023-01-13 03:10:08

课时名称	课时知识点
第11个算法：特征工程之PCA：算法推导	讲解特征工程最典型的算法：主成分分析法PCA的推导过程

...全文

52 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

基于SVD原理的PCA特征频率提取算法及其应用.pdf

思路超清晰的PCA算法讲解笔记

PCA算法上机实验报告PCA算法上机实验报告PCA算法上机实验报告PCA算法上机实验报告

内容概要：本文提出了一种基于PCA（主成分分析）的单幅噪声图像噪声水平估计算法。该算法的核心在于从噪声图像中选择弱纹理区域作为样本进行噪声估计。作者首先介绍了噪声水平估计的重要性及其在图像处理中的应用背景，然后详细阐述了所提出的算法流程。具体来说，通过将图像分解为重叠的图像块，并利用梯度协方差矩阵的最大特征值来衡量纹理强度，从而筛选出弱纹理区域。接着，通过迭代框架逐步优化噪声估计结果。实验结果表明，该方法相比现有技术具有更高的精度和稳定性，尤其适用于复杂场景下的噪声估计。适合人群：对计算机视觉、图像处理领域有一定了解的研究人员和技术人员，尤其是从事图像去噪、图像增强等相关工作的专业人员。使用场景及目标：①用于需要精确噪声水平估计的各种图像处理任务，如盲去噪、图像分割和平滑等；②提高图像处理算法的性能，特别是在面对复杂纹理和不同噪声级别的情况下；③为后续图像处理步骤提供可靠的参数输入，确保最终处理效果。其他说明：本文不仅提供了理论推导和算法细节，还展示了大量实验数据验证了方法的有效性和优越性。此外，文中提到的MATLAB代码可在作者网页上获取，方便读者复现实验结果并进一步探索。

哈工大讲义PCA算法Fisher准则，主成分分析，哈工大研究生课程

石逸凡的课程社区_NO_1

2

社区成员

376

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章