Retinex是上个世纪七十年代由Land提出的色彩理论.我认为其核心思想基于俩点 (1)在颜色感知时,人眼对局部相对光强敏感程度要优于绝对光强. (2)反射分量R(x,y)储存有无光源物体的真实模样,一幅图像对其光照分量L(x,y)的估计越准确,求得的R(x,y)也就越准确. 先来说明第一点,人对颜色的认知并不是基于绝对光强,反应在图像上时可以理解成,人眼对一像素点(X0,Y0)的颜色的认知不是基于其RGB三通道绝对值大小,而是与俩个因素相关. 1.(X0,Y0)点三通道值的差异,它会致使色偏

随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等 传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.   基于 随机采样技术 的 PRM法 可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径,适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划.与PRM类似,该方法是概率完备且不最优的. RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的

1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不

参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178

1 pagerank算法的基本原理 Pagerank算法是Google的网页排名算法,由拉里佩奇发明.其基本思想是民主表决.在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.同时,排名高的网站链接可靠,所以这些链接的权重会更大. 网页的排名来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和.y的排名=x1+x2+x3+x4=0.081 接下来的问题是x1,x2,x3,x4的权重是多少?这些权重应该来自这些网站本身的网页的排名.这就是说在计算一个网页y的排名的过程

Knuth随机洗牌算法:譬如现在有54张牌,如何洗牌才能保证随机性.可以这么考虑,从最末尾一张牌开始洗,对于每一张牌,编号在该牌前面的牌中任意一张选一张和当前牌进行交换,直至洗到第一张牌为止.参考代码如下: void knuth() { ; i > ; i--) { ) + ; swap(a[i], a[id]); } } 由上述方法可知,每一张牌经过洗牌之后一定不会出现在原来位置,那么一共会有多少情况呢,这其实就是错排的定义,n个数的错排数有如下递推公式: f(n)=(n-1)(f(n-1)+

(本文转自:http://www.syphong.cn/52-1.html#) 视频透雾原理加视频增强Retinex算法介绍 -上海凯视力成 钟建军 一. 视频增强的背景 视觉信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的.随着多媒体技术飞速发展,视频图像得到了广泛重视和应用,其应用领域遍及广播电视.医学.保安监控.车场管理.军事及生命科学等方面.视频采集技术与显示技术的提升,使得人们对画质的要求越来越高,但是在各类图像系统中图像的传送和转换(如成像.复制.扫描.传输以

引言 在一张固定地图上选择一条路径,当存在多条可选的路径之时,需要选择代价最小的那条路径.我们称这类问题为最短路径的选择问题.解决这个问题最经典的算法为Dijikstra算法,其通过贪心选择的步骤从源点出发逐步逼近目标点,从而得到起始点与目标点的最短路径.A*算法是在Dijikstra算法上做了改进,使其能够在 开阔空间(也就是四通八达或具有少量障碍物的方格路,可以近似看成各边权重均相等的完全图) 上具有比Dijikstra算法有更好的搜索效率. 但Dijikstra算法和A*算法无法很好的适用

一. 决策树 决策树(Decision Tree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域,每个区域有独立参数的算法.决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法,它能从给定的无序的训练样本中,提炼出树型的分类模型.树中的每个非叶子节点记录了使用哪个特征来进行类别的判断,每个叶子节点则代表了最后判断的类别.根节点到每个叶子节点均形成一条分类的路径规则.而对新的样本进行测试时,只需要从根节点开始,在每个分支节点进行测试,沿着相应的分支递归地进入子树再测试,一直到达叶子节点,该叶子节点所代表的类别即是

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>/* 最小路径算法 -->prim算法 */#define VNUM 9#define MV 65536int P[VNUM];int Cost[VNUM];int Mark[VNUM];    //标记数组int Matrix[VNUM][VNUM] =     //邻居矩阵 无向图{    {0, 10, MV, MV, MV, 11, MV, MV, MV},    {10, 0, 18, MV,

RANSAC范例的正式描述如下: 首先,要给定: 1一个模型,该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数: 2一组数据点P,P中包含数据点的数量#(P)大于n. 然后, 从P中随机地选择n个点(组成P的一个子集S1)并实例化这个模型(构造成M1). 接下来, 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*,这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下,其中S1*被称作S1的一致性集合. 或者: 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点,舍掉那些偏离M1较大的点,保留那些偏离M1较小的点并

最近由于工作需要一直在研究Bellman-Ford算法,这也是我第一次用C++编写代码. 1.Bellman-Ford算法总结 (1)Bellman-Ford算法计算从源点(起始点)到任意一点的最短路径的长度,初始化数组m_Dist[m_Segment[i].m_StartPoint] = m_Maxdouble , m_Dist[m_Source]=0. (2)对每一个路径进行松弛运算 如果m_Dist[m_Segment[j].m_EndPoint]>m_Dist[m_Segment[j].

不要问为什么,现在的工作转向了网络路由协议的设计. 传统的网络拓朴结构可以形象的表示为树结构,我们称之为“有中心的网络拓扑结构”,简单地认为很多流量请求最终会汇聚到主干网这样的路由中心,才能转发到下一条路径. 传统的路由协议都是采用单路径路由的方式,简单地认为,从源到目的,所有的包都通过一条路径转发(如果某条最优路径出现了问题,再考虑下一条最优路径),其它链路处于备份状态或无效状态,并且在动态路由环境下相互的切换需要一定时间. 现在问题来了: 1)主干网总有一天会承受不了过多的流量请求: 2)单

/** * 砍价算法-生成砍价金额 * * @param int $people 砍价人数或次数 * @param int $amount 砍价总额 单位元 * @param int $min 最低砍价金额 不得低于0 * @param int $max 最高砍价金额 砍价次数 * 最高砍价金额不得小于砍价总额 * @param int $level 层级 防止递归超出限制 * * @return array */ function genRandomAmount($people = 0, $t

Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理 在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图 从

环境:Visual Studio 2017 + .Net Framework 4.5 应用场景:在画板上查找起始点和目标点之间的最短最直路径,最后画出连接两个点之间的折线. 算法简介:A*算法是一种性能较高的最优路径搜索算法,由Stanford Research Institute(now SRI International)的Peter Hart,Nils Nilsson和Bertram Raphael于1968年发表.A*算法可看做是对Dijkstra算法的扩展和优化,其性能一般情况下比Di