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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|CHAIN CODE
Chain codes are a notation for recording the list of boundary pixels of an object. The chain code uses a logically connected sequence of straight-line segments with specified length and direction to represent the boundary [45]. A chain code can be created by tracking a boundary in some direction, say clockwise, and assigning a direction to the segments connecting every pair of pixels. The direction of each segment is coded by using a 4- or 8 -connected numbering scheme, as shown in Figure 2.18. An example of the representations of an object boundary by using 4 – and 8 directional chain codes are shown in Figure 2.19.
Figure $2.18$ Numbering scheme of the chain code.
Taking an 8 -connected numbering scheme, for example, each code indicates the change of angular direction (in multiples of $45^{\circ}$ ) from one boundary pixel to the next. The even codes $0,2,4$, and 6 correspond to horizontal and vertical directions, while the odd codes $1,3,5$, and 7 correspond to the diagonal directions. The boundary has changed direction when a change occurs between two consecutive chain codes, and the change in the code direction usually indicates a corner on the boundary. By using the chain code, a complete description of an object boundary can be represented by the coordinates of the starting point together with the list of chain codes leading to subsequent boundary pixels, as shown in Figure $2.20$. This representation of a list of boundary pixels becomes more succinct than using all boundary pixels’ coordinates.
However, the chain code depends on the starting point, and different starting points result in different chain codes for the same boundary. To address this, the chain code for a boundary can be normalized with respect to the starting point by treating it as a circular or periodic sequence of direction numbers, and redefining the starting point such that the resulting sequence of numbers is of minimum magnitude.
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|IMAGE INTERPOLATION
An image gives the intensity values at the integral lattice locations, that is, the coordinates of each pixel are both integers. Image interpolation is the process of using known pixel intensity values to estimate the values at arbitrary locations other than those defined exactly by the integral lattice locations.
Image interpolation is a fundamental operation in image processing and has been widely used in image zooming, rotating, geometric calibration, etc. For example, as seen in Figure 2.22, suppose the input image coordinates $(x, y)$ are assigned to another pair of image coordinates $(\eta, \xi)$ by some coordinate transformation T:
$$
(\eta, \xi)=\mathrm{T}{(x, y)}
$$
Then the intensity values of the input image also have to be assigned to the corresponding locations of the transformed image. However, with the coordinate transform $\mathrm{T}$, some output pixels with coordinates calculated by Equation $2.32$ may be located between the integer-valued grid points in the $x y$-plane. Thus, the image interpolation techniques are applied to determine the intensity values at those in-between locations. Note also that two or more pixels in the input image can be mapped into the same pixel in the output image by the coordinate transform, in which case the image interpolation techniques can be used to combine multiple input pixel values into a common output pixel value.
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|NEAREST NEIGHBOR INTERPOLATION
The nearest neighbor interpolation, also called zero-order interpolation, assigns to each output pixel the intensity value of its nearest neighbor in the input image. To perform nearest neighbor interpolation method, the coordinates of every pixel in the output image, denoted as $(m, n)$, are first mapped into the input image by:
$$
(u, v)=\mathrm{T}^{-1}{(m, n)}
$$
where $(u, v)$ becomes the corresponding coordinates in the input image. Then the intensity value of the pixel located at $(m, n)$ in the output image is set as the value of the pixel that has the shortest distance to $(u, v)$ in the input image. This process is illustrated by Figure $2.23$.The nearest neighbor interpolation method is computationally very simple and fast. However, this method only uses the value of the pixel that is closest to the interpolated location, without taking account of the influence of other neighboring pixels. As a result, this method may produce severe mosaic and saw-tooth effect.
图像处理代考
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|CHAIN CODE
链码是一种用于记录对象边界像素列表的符号。链码使用具有指定长度和方向的直线段的逻辑连接序列来表示边界[45]。可以通过沿某个方向（例如顺时针）跟踪边界并将方向分配给连接每对像素的线段来创建链码。每个段的方向使用 4 或 8 连接的编号方案进行编码，如图 2.18 所示。图 2.19 显示了使用 4 和 8 方向链码表示对象边界的示例。
数字2.18链码的编号方案。
以 8 连接的编号方案为例，每个代码表示角度方向的变化（以45∘) 从一个边界像素到下一个。偶数码0,2,4, 和 6 对应水平和垂直方向，而奇码1,3,5, 和 7 对应于对角线方向。当两个连续的链码之间发生变化时，边界已经改变方向，而代码方向的变化通常表示边界上有一个角。通过链码的使用，一个物体边界的完整描述可以用起点坐标和通向后续边界像素的链码列表来表示，如图2.20. 这种边界像素列表的表示比使用所有边界像素的坐标更简洁。
但是，链码依赖于起点，不同的起点导致同一边界的不同链码。为了解决这个问题，可以将边界的链码相对于起点进行归一化，方法是将其视为方向数字的循环或周期性序列，并重新定义起点，以使生成的数字序列具有最小量级。
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|IMAGE INTERPOLATION
一幅图像给出了积分格位置的强度值，即每个像素的坐标都是整数。图像插值是使用已知像素强度值来估计任意位置的值的过程，而不是由积分格位置精确定义的值。
图像插值是图像处理中的一项基本操作，已广泛应用于图像缩放、旋转、几何校准等。例如，如图 2.22 所示，假设输入图像坐标(X,是)分配给另一对图像坐标(这,X)通过一些坐标变换 T：
(这,X)=吨(X,是)
然后输入图像的强度值也必须分配给变换图像的相应位置。然而，随着坐标变换吨, 一些输出像素，其坐标由公式计算2.32可能位于整数值网格点之间X是-飞机。因此，应用图像插值技术来确定中间位置的强度值。还要注意，输入图像中的两个或更多像素可以通过坐标变换映射到输出图像中的相同像素，在这种情况下，可以使用图像插值技术将多个输入像素值组合成一个公共输出像素值。
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|NEAREST NEIGHBOR INTERPOLATION
最近邻插值，也称为零阶插值，将输入图像中其最近邻的强度值分配给每个输出像素。为了执行最近邻插值方法，输出图像中每个像素的坐标，表示为(米,n), 首先通过以下方式映射到输入图像中：
(在,在)=吨−1(米,n)
在哪里(在,在)成为输入图像中的对应坐标。那么位于的像素的强度值(米,n)在输出图像中设置为距离最短的像素的值(在,在)在输入图像中。这个过程如图所示2.23. 最近邻插值法在计算上非常简单和快速。但是，这种方法只使用最接近插值位置的像素的值，没有考虑其他相邻像素的影响。因此，这种方法可能会产生严重的马赛克和锯齿效应。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。