奇偶分解
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查看全部 500 份 →％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法
％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交...
2013-12-14
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基于对偶范数的自适应图像分解模型
提出一种减少阶梯现象的图像分解模型。该模型所表示的结构成分的能量介于全变差正则化和各向同性光滑化之间，纹理成分所表示的能量介于Meyer的G范数和H-1范数之间，它们在Legendre-Fenchel
2024-03-11
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