分类: 图像处理Image Processing

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Ice Edge Detection

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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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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • 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|Ice Edge Detection

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|GRADIENT OPERATOR

The gradient, which is the first-order derivative, has a direction toward the most rapid change in intensity. The gradient of a digital image with pixel value $f(x, y)$ is defined as the vector:
$$
\nabla f=\left[\begin{array}{l}
G_{x} \
G_{y}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
\frac{\partial f}{\partial x} \
\frac{\partial f}{\partial y}
\end{array}\right]
$$
and the gradient magnitude is given by:
$$
|\nabla f|=\sqrt{G_{x}^{2}+G_{y}^{2}}=\sqrt{\left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)^{2}+\left(\frac{\partial f}{\partial y}\right)^{2}}
$$

while the direction of the gradient vector is given by the angle:
$$
\theta=\angle f=\arctan \left(\frac{G_{x}}{G_{y}}\right)
$$
with respect to the $x$-axis, where for implementation we use the arctan() function for correct quadrant mapping.

For computational efficiency, the gradient magnitude is sometimes approximated by using the squared gradient magnitude:
$$
\nabla f \approx G_{x}^{2}+G_{y}^{2}
$$
or the absolute gradient magnitude:
$$
\nabla f \approx\left|G_{x}\right|+\left|G_{y}\right|
$$
where these two approximations also preserve the relative changes in intensity scales.
The gradient of an image can be used for the detection of edges in the image; it requires the calculation of the partial derivatives $G_{x}$ and $G_{y}$ at every pixel location in the image. To directly estimate the partial derivatives $G_{x}$ and $G_{y}$ is one of the key issues in this method. The discrete approximation of partial derivatives over a neighborhood about a point is required. For example, it is a common and simple way to form the running difference of pixels along rows and columns of the image, which gives the approximation:
$$
\begin{aligned}
&\frac{\partial f}{\partial x}(x, y) \approx f(x+1, y)-f(x, y) \
&\frac{\partial f}{\partial y}(x, y) \approx f(x, y+1)-f(x, y)
\end{aligned}
$$
To implement the derivatives over an entire image, the edge detector, which is a local image processing method designed to detect edge pixels, filters the image with convolution kernels. So, the Equations $4.6 \mathrm{a}$ and $4.6 \mathrm{~b}$ can then be implemented for all pertinent values of $x$ and $y$ by filtering $f(x, y)$ with the simple 1-dimensional convolution kernels shown in Figure 4.1.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|LAPLACIAN

Similar to the first-order derivative, the second-order derivative, which is the Laplacian of the image, is defined as:
$$
\nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}}
$$
The second-order derivative along the $x$ direction can be approximated by differentiating Equation $4.6 \mathrm{a}$ with respect to $x$, e.g.:
$$
\begin{aligned}
\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}(x, y) & \approx \frac{\partial G_{x}(x, y)}{\partial x} \
&=\frac{\partial f(x+1, y)}{\partial x}-\frac{\partial f(x, y)}{\partial x} \
& \approx[f(x+2, y)-f(x+1, y)]-[f(x+1, y)-f(x, y)] \
&=f(x+2, y)-2 f(x+1, y)+f(x, y)
\end{aligned}
$$

Since this approximation is centered about the pixel $(x+1, y)$, however, we replace $x$ with $x-1$ and obtain the result:
$$
\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}(x, y) \approx f(x+1, y)+f(x-1, y)-2 f(x, y)
$$
This is the desired approximation to the second partial derivative centered about the pixel $(x, y)$. Similarly,
$$
\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}}(x, y) \approx f(x, y+1)+f(x, y-1)-2 f(x, y)
$$
Combining Equations $4.11$ and $4.12$ two equations into a single operator according to Equation $4.9$ gives an approximation of the Laplacian:
$$
\nabla^{2} f(x, y)=f(x-1, y)+f(x+1, y)+f(x, y-1)+f(x, y+1)-4 f(x, y)
$$
This expression simply measures the weighted differences between a pixel and its 4-neighbors, and it can be implemented by using the kernel in Figure 4.4(a).

Sometimes it is desired to give more weight to the center pixels in the neighborhood, and Equation $4.13$ can be extended to include the diagonal terms, for instance, using the kernel in Figure 4.4(b).

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|MORPHOLOGICAL EDGE DETECTION

Morphology refers to geometrical characteristics related to the form and structure of objects, such as size, shape, and orientation. In image processing, mathematical morphology involves geometric analysis of shapes and textures in images based on some simple mathematical concepts from set theory. It is used to extract image components that are useful in representation and description of region shapes, such as boundaries, skeletons, convex hull, etc.

Morphological operators work with an image and a structuring element. The structuring element is a small set or subimage used to probe the given image for specific properties. It is also known as a kernel, and can be represented as a matrix of 0 s and Is. Values of 1 in the matrix indicate the points that belong to the structuring element, while values of 0 indicate otherwise. The structuring element has a desired shape, such as square, rectangle, disk, diamond, etc. The origin of a structuring element identifies the pixel of interest (the pixel being processed), and it must be clearly specified. The origin is typically at the center of gravity; however, it could be located at any desired position of the structuring element. Figure $4.7$ shows examples of different structuring elements of various sizes with their origins highlighted in the corresponding geometric centers.

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图像处理代考

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|GRADIENT OPERATOR

梯度是一阶导数,具有强度变化最快的方向。具有像素值的数字图像的梯度F(X,是)定义为向量:
∇F=[GX G是]=[∂F∂X ∂F∂是]
梯度幅度由下式给出:
|∇F|=GX2+G是2=(∂F∂X)2+(∂F∂是)2

而梯度向量的方向由角度给出:
θ=∠F=反正切⁡(GXG是)
相对于该X-axis,为了实现,我们使用 arctan() 函数进行正确的象限映射。

为了计算效率,梯度幅度有时通过使用平方梯度幅度来近似:
∇F≈GX2+G是2
或绝对梯度幅度:
∇F≈|GX|+|G是|
其中这两个近似值还保留了强度尺度的相对变化。
图像的梯度可以用于图像边缘的检测;它需要计算偏导数GX和G是在图像中的每个像素位置。直接估计偏导数GX和G是是该方法的关键问题之一。需要对一个点的邻域进行偏导数的离散逼近。例如,形成图像沿行和列的像素运行差异是一种常见且简单的方法,它给出了近似值:
∂F∂X(X,是)≈F(X+1,是)−F(X,是) ∂F∂是(X,是)≈F(X,是+1)−F(X,是)
为了在整个图像上实现导数,边缘检测器是一种旨在检测边缘像素的局部图像处理方法,它使用卷积核对图像进行过滤。所以,方程4.6一种和4.6 b然后可以为所有相关值实现X和是通过过滤F(X,是)使用图 4.1 所示的简单一维卷积核。

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与一阶导数类似,二阶导数,即图像的拉普拉斯算子,定义为:
∇2F=∂2F∂X2+∂2F∂是2
沿的二阶导数X方向可以通过微分方程来近似4.6一种关于X,例如:
∂2F∂X2(X,是)≈∂GX(X,是)∂X =∂F(X+1,是)∂X−∂F(X,是)∂X ≈[F(X+2,是)−F(X+1,是)]−[F(X+1,是)−F(X,是)] =F(X+2,是)−2F(X+1,是)+F(X,是)

由于该近似值以像素为中心(X+1,是),但是,我们替换X和X−1并获得结果:
∂2F∂X2(X,是)≈F(X+1,是)+F(X−1,是)−2F(X,是)
这是以像素为中心的二阶偏导数的所需近似值(X,是). 相似地,
∂2F∂是2(X,是)≈F(X,是+1)+F(X,是−1)−2F(X,是)
组合方程4.11和4.12根据方程式将两个方程式合并为一个运算符4.9给出拉普拉斯算子的近似值:
∇2F(X,是)=F(X−1,是)+F(X+1,是)+F(X,是−1)+F(X,是+1)−4F(X,是)
这个表达式只是测量一个像素与其 4 个相邻像素之间的加权差异,它可以通过使用图 4.4(a) 中的内核来实现。

有时需要给邻域中的中心像素更多的权重,并且等式4.13可以扩展到包括对角项,例如,使用图 4.4(b) 中的内核。

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形态学是指与物体的形式和结构有关的几何特征,如大小、形状和方向。在图像处理中,数学形态学涉及基于集合论中的一些简单数学概念对图像中的形状和纹理进行几何分析。它用于提取对区域形状的表示和描述有用的图像分量,例如边界、骨架、凸包等。

形态学运算符使用图像和结构元素。结构元素是一个小的集合或子图像,用于探测给定图像的特定属性。也称为核,可以表示为 0 s 和 Is 的矩阵。矩阵中的值为 1 表示属于结构元素的点,而值为 0 表示其他情况。结构化元素具有所需的形状,例如正方形、矩形、圆盘、菱形等。结构化元素的原点标识感兴趣的像素(正在处理的像素),并且必须明确指定。原点通常位于重心;但是,它可以位于结构元素的任何所需位置。数字4.7显示了各种尺寸的不同结构元素的示例,它们的起源在相应的几何中心突出显示。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Ice Pixel Detection

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|THRESHOLDING

The pixels in the same region have similar intensity. Based on that ice is whiter than water, the pixel values are normally very different between ice and water pixels, and thresholding is thus a natural choice to segment ice regions from water regions.
The thresholding method is based on the pixel’s grayscale value. It extracts the objects from the background and converts the grayscale image into a binary image. Assuming that an object is brighter than the background, the object and background pixels have intensity levels grouped into two dominant modes. The threshold $T$ is selected to distinguish the objects from the background. A pixel is marked as “object” if its value is greater than the threshold value and as “background” otherwise, that is:
$$
g(x, y)= \begin{cases}1 & \text { if } f(x, y)>T \ 0 & \text { if } f(x, y) \leq T\end{cases}
$$
where $g(x, y)$ and $f(x, y)$ are the pixel intensity values located in the $x^{\text {th }}$ row, $y^{\text {th }}$ column of the binary and grayscale image, respectively. This turns the grayscale image into a binary image.

When a constant threshold value is used over the entire image, it is called global thresholding. Otherwise, it is called variable thresholding, which allows the threshold to vary across the image.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|GLOBAL THRESHOLDING

When the intensity distributions of objects and background pixels in an image are sufficiently distinct, it is possible to use a global threshold applicable for the entire image. The key to using the global thresholding is in how to select the threshold value, for which there are several different methods.

As mentioned in Section 2.2, image histogram is a useful tool for thresholding. If a histogram has a deep and sharp valley (local minima) between two peaks (local maxima), e.g., the bimodal histogram as shown in Figure 3.1, that represent objects and background, respectively, an appropriate value for the threshold will be in the valley between the two peaks in the histogram.

For example, as seen in Figure 3.2, the histogram of the grayscale sea ice image in Figure 3.2(a) clearly has two distinct modes, one for the objects (sea ice) and the other for the background (water). A suitable threshold for separating these two modes can be chosen at the bottom of this valley. As a result, it is easy to choose a threshold $T=125$ that separates them. Then the grayscale image can be converted into the binary image as shown in Figure $3.2(\mathrm{c})$, and the ice concentration is thereby estimated as $41.47 \%$.

This method is very simple. However, it is often difficult to detect the valley bottom precisely, especially when the image histogram is “noisy”, causing many local minima and maxima. Often the objects and background modes in the histogram are not distinct, making it more difficult to determine where the background intensities end and the object intensities begin. Furthermore, in most applications there are usually enough variability between images such that, even if a global thresholding is feasible, an algorithm capable of automatically estimating the threshold value for each image will be most accurate.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Otsu thresholding

To automatically select an optimal value for the threshold, Otsu proposed a method from the viewpoint of discriminant analysis; it directly approaches the feasibility of evaluating the “goodness” of the threshold [114].

Let $[0,1,2, \cdots, L-1]$ denote the $L$ intensity levels for a given image with size $M \times N$, and let $n_{i}$ denote the number of pixels with intensity $i$. The total number of pixels in the image, denoted by $n$, is then:
$$
n=M \times N=\sum_{i=0}^{L-1} n_{i}
$$
To examine the formulation of this method, the histogram is normalized as a discrete probability density function:
$$
p_{i}=\frac{n_{i}}{n}, \quad p_{i} \geq 0, \sum_{i=0}^{L-1} p_{i}=1
$$
Now suppose that a threshold $t(0<t<L-1)$ is chosen to divide the pixels into two classes $C_{0}$ and $C_{1}$, where $C_{0}$ is the set of pixels with levels $[0,1, \cdots, t]$, and $C_{1}$ is the set of pixels with levels $[t+1, t+2, \cdots, L-1]$. Then the probabilities of class $C_{0}$ occurrence is given by the cumulative sum:
$$
P_{0}(t)=P\left(C_{0}\right)=\sum_{i=0}^{l} p_{i}
$$
Similarly, the probability of class $C_{1}$ occurrence is given by
$$
P_{1}(t)=P\left(C_{1}\right)=\sum_{i=l+1}^{L-1} p_{i}=1-P_{0}(t)
$$
The mean intensity of the pixels in class $C_{0}$ is given by:
$$
\begin{aligned}
m_{0}(t) &=\sum_{i=0}^{t} i P\left(i \mid C_{0}\right) \
&=\sum_{i=0}^{t} i \frac{P\left(C_{0} \mid i\right) P(i)}{P\left(C_{0}\right)} \
&=\frac{1}{P_{0}(t)} \sum_{i=0}^{t} i p_{i}
\end{aligned}
$$
where $P\left(C_{0} \mid i\right)=1, P(i)=p_{i}$, and $P\left(C_{0}\right)=P_{0}(t)$. Similarly, the mean intensity of the pixels in class $C_{1}$ is given by:
$$
\begin{aligned}
m_{1}(t) &=\sum_{i=l+1}^{L-1} i P\left(i \mid C_{0}\right) \
&=\frac{1}{P_{1}(t)} \sum_{i=l+1}^{L-1} i p_{i}
\end{aligned}
$$

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图像处理代考

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|THRESHOLDING

同一区域中的像素具有相似的强度。基于冰比水更白,冰和水像素之间的像素值通常非常不同,因此阈值化是从水区域分割冰区域的自然选择。
阈值方法是基于像素的灰度值。它从背景中提取对象并将灰度图像转换为二值图像。假设一个物体比背景亮,物体和背景像素的强度等级分为两种主要模式。门槛吨被选中以将对象与背景区分开来。如果像素值大于阈值,则将其标记为“对象”,否则将其标记为“背景”,即:
G(X,是)={1 如果 F(X,是)>吨 0 如果 F(X,是)≤吨
在哪里G(X,是)和F(X,是)是位于Xth 排,是th 二值和灰度图像的列,分别。这会将灰度图像变成二值图像。

当在整个图像上使用恒定阈值时,称为全局阈值。否则,它被称为可变阈值,它允许阈值在图像中变化。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|GLOBAL THRESHOLDING

当图像中物体和背景像素的强度分布足够明显时,可以使用适用于整个图像的全局阈值。使用全局阈值的关键是如何选择阈值,有几种不同的方法。

如 2.2 节所述,图像直方图是一个有用的阈值工具。如果直方图在两个峰(局部最大值)之间有一个深而尖的谷(局部最小值),例如,如图 3.1 所示的双峰直方图,分别代表对象和背景,则阈值的适当值将在直方图中两个峰值之间的谷值。

例如,如图 3.2 所示,图 3.2(a) 中灰度海冰图像的直方图显然具有两种不同的模式,一种用于物体(海冰),另一种用于背景(水)。可以在该谷底选择用于分离这两种模式的合适阈值。结果,很容易选择一个阈值吨=125将它们分开。然后可以将灰度图像转换为二值图像,如图3.2(C),因此冰浓度估计为41.47%.

这个方法很简单。然而,准确检测谷底往往很困难,尤其是当图像直方图“有噪声”时,会导致许多局部最小值和最大值。通常,直方图中的对象和背景模式并不明显,因此更难以确定背景强度的结束位置和对象强度的开始位置。此外,在大多数应用中,图像之间通常存在足够的可变性,因此即使全局阈值是可行的,能够自动估计每个图像的阈值的算法也将是最准确的。

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为了自动选择阈值的最佳值,Otsu 从判别分析的角度提出了一种方法;它直接接近评估阈值“好坏”的可行性[114]。

让[0,1,2,⋯,大号−1]表示大号具有大小的给定图像的强度级别米×ñ, 然后让n一世表示具有强度的像素数一世. 图像中的像素总数,表示为n, 那么:
n=米×ñ=∑一世=0大号−1n一世
为了检查该方法的公式,将直方图归一化为离散概率密度函数:
p一世=n一世n,p一世≥0,∑一世=0大号−1p一世=1
现在假设一个阈值吨(0<吨<大号−1)选择将像素分为两类C0和C1, 在哪里C0是具有级别的像素集[0,1,⋯,吨], 和C1是具有级别的像素集[吨+1,吨+2,⋯,大号−1]. 然后是类的概率C0发生由累积和给出:
磷0(吨)=磷(C0)=∑一世=0lp一世
同样,类的概率C1发生由
磷1(吨)=磷(C1)=∑一世=l+1大号−1p一世=1−磷0(吨)
类中像素的平均强度C0是(谁)给的:
米0(吨)=∑一世=0吨一世磷(一世∣C0) =∑一世=0吨一世磷(C0∣一世)磷(一世)磷(C0) =1磷0(吨)∑一世=0吨一世p一世
在哪里磷(C0∣一世)=1,磷(一世)=p一世, 和磷(C0)=磷0(吨). 同样,类中像素的平均强度C1是(谁)给的:
米1(吨)=∑一世=l+1大号−1一世磷(一世∣C0) =1磷1(吨)∑一世=l+1大号−1一世p一世

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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。

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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。

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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)。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|BILINEAR INTERPOLATION

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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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我们提供的图像处理Image Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • 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|BILINEAR INTERPOLATION

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|BILINEAR INTERPOLATION

The bilinear interpolation, also called first-order interpolation, calculates the intensity value for any point $(u, v)$ in the input image by using a low-degree polynomial of the form:
$$
f(u, v)=\sum_{m=0}^{1} \sum_{n=0}^{1} a_{m n} u^{m} v^{n}
$$
where the function $f$ gives the intensity value at $(u, v), a_{m n}(m, n=0,1)$ are coefficients determined by the four nearest neighbors.

When the intensity values of the four nearest neighbors are known, the general idea of the bilinear interpolation is to use linear interpolations along the $x$ – and $y$ directions to determine the intensity value at $(u, v)$. As exemplified in Figure $2.24, P$ denotes the interpolated point for which an intensity value must be calculated, $(u, v)$

are its coordinates mapped from the output image by Equation $2.33$, and $P_{1}, P_{2}, P_{3}$, and $P_{4}$ are its four nearest neighbors in the input image with the coordinates $(i, j)$, $(i, j+1),(i+1, j)$, and $(i+1, j+1)$, respectively. The bilinear interpolation first interpolates linearly along the $x$-direction to find the values at $Q_{1}$ and $Q_{2}$ :
$$
\begin{aligned}
&f\left(Q_{1}\right)=(j+1-v) f\left(P_{1}\right)+(v-j) f\left(P_{2}\right) \
&f\left(Q_{2}\right)=(j+1-v) f\left(P_{3}\right)+(v-j) f\left(P_{4}\right)
\end{aligned}
$$
then interpolates linearly along $y$-direction to obtain the value of $P$ :
$$
\begin{aligned}
f(P)=&(i+1-u) f\left(Q_{1}\right)+(u-i) f\left(Q_{2}\right) \
=&(i+1-u)\left[(j+1-v) f\left(P_{1}\right)+(v-j) f\left(P_{2}\right)\right] \
&+(u-i)\left[(j+1-v) f\left(P_{3}\right)+(v-j) f\left(P_{4}\right)\right] \
=&(i+1-u)(j+1-v) f\left(P_{1}\right)+(i+1-u)(v-j) f\left(P_{2}\right) \
&+(u-i)(j+1-v) f\left(P_{3}\right)+(u-i)(v-j) f\left(P_{4}\right)
\end{aligned}
$$
which gives:
$$
f(P)=[i+1-u \quad u-i]\left[\begin{array}{cc}
f\left(P_{1}\right) & f\left(P_{2}\right) \
f\left(P_{3}\right) & f\left(P_{4}\right)
\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
j+1-v \
v-j
\end{array}\right]
$$

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|BICUBIC INTERPOLATION

The bicubic interpolation, also called third-order interpolation, calculates the intensity value of any point $(u, v)$ in the input image by reconstructing a surface among its four nearest neighbors based on their intensity values, the derivatives in both $x$ – and $y$-directions, and the cross derivatives.

Similar to the bilinear interpolation, the bicubic interpolation calculates the intensity value for a point $(u, v)$ by fitting a cubic polynomial:
$$
f(u, v)=\sum_{m=0}^{3} \sum_{n=0}^{3} a_{m n} u^{m} v^{n}
$$
where $a_{m n}(m, n=0,1,2,3)$ are coefficients determined by its $4 \times 4$ nearest neighbors in the input image, that is, the four nearest neighbors of the point $(u, v)$ (empty circles as seen in Figure 2.25), and their horizontal, vertical, and diagonal neighboring pixels (black dots as seen in Figure 2.25). The latter are used to calculate the first-order derivatives in both $x$ – and $y$-directions and the cross derivative at each of the four nearest neighbors of point $(u, v)$. Then 8 first-order derivatives in both the $x$ – and $y$ directions and 4 cross derivatives, together with 4 intensity values at the four nearest neighbors of point $(u, v)$ give a linear system of 16 equations to determine the 16 coefficients of $a_{m n}$ in Equation $2.39$ [122].

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Bicubic interpolation

Instead of directly calculating the solution of this linear system, typically by some matrix inversion, an alternative approach is to use a cubic convolution interpolation kernel that is composed of piecewise cubic polynomials defined on the subintervals $(-2,-1),(-1,0),(0,1)$, and $(1,2)[78]$. Assume the coordinates of the four nearest neighbors of point $(u, v)$ in the input image are $(i, j),(i, j+1),(i+1, j)$, and $(i+$ $1, j+1)$. Then the interpolated pixel intensity may be expressed in the compact form [121]:
$$
f(u, v)=\sum_{m=-1}^{2} \sum_{n=-1}^{2} f(u+m, v+n) r_{c}{(m+i-u)} r_{c}{-(n+j-v)}
$$
36
Sea Ice Image Processing with MATLAB
where $r_{c}(x)$ denotes a bicubic interpolation function, given by :
$$
r_{c}(x)= \begin{cases}(a+2)|x|^{3}-(a+3)|x|^{2}+1, & \text { if } 0 \leq|x| \leq 1 \ a|x|^{3}-5 a|x|^{2}+8 a|x|-4 a, & \text { if } 1<|x| \leq 2 \ 0, & \text { if }|x|>2\end{cases}
$$
where $a$ is the weighting factor that can be used as a tuning parameter to obtain a best visual interpolation result [118].

Compared with the bilinear interpolation, the bicubic interpolation method extends the influence of more neighboring pixels, and it takes not only the intensity values but also the intensity derivatives into account. Therefore, this method can produce more clear result than the bilinear interpolation method; however, at the expense of more computational complexity.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|BILINEAR INTERPOLATION

图像处理代考

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双线性插值,也称为一阶插值,计算任意点的强度值(在,在)在输入图像中使用以下形式的低次多项式:
F(在,在)=∑米=01∑n=01一种米n在米在n
函数在哪里F给出强度值(在,在),一种米n(米,n=0,1)是由四个最近邻确定的系数。

当四个最近邻的强度值已知时,双线性插值的一般思想是沿X- 和是确定强度值的方向(在,在). 如图所示2.24,磷表示必须计算强度值的插值点,(在,在)

是通过公式从输出图像映射的坐标2.33, 和磷1,磷2,磷3, 和磷4是它在输入图像中的四个最近邻,坐标(一世,j), (一世,j+1),(一世+1,j), 和(一世+1,j+1), 分别。双线性插值首先沿线性插值X- 找到值的方向问1和问2 :
F(问1)=(j+1−在)F(磷1)+(在−j)F(磷2) F(问2)=(j+1−在)F(磷3)+(在−j)F(磷4)
然后沿线性插值是- 获取值的方向磷:
F(磷)=(一世+1−在)F(问1)+(在−一世)F(问2) =(一世+1−在)[(j+1−在)F(磷1)+(在−j)F(磷2)] +(在−一世)[(j+1−在)F(磷3)+(在−j)F(磷4)] =(一世+1−在)(j+1−在)F(磷1)+(一世+1−在)(在−j)F(磷2) +(在−一世)(j+1−在)F(磷3)+(在−一世)(在−j)F(磷4)
这使:
F(磷)=[一世+1−在在−一世][F(磷1)F(磷2) F(磷3)F(磷4)][j+1−在 在−j]

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双三次插值,也称为三阶插值,计算任意点的强度值(在,在)在输入图像中,通过基于其强度值在其四个最近邻居之间重建一个表面,两者中的导数X- 和是-方向和交叉导数。

与双线性插值类似,双三次插值计算一个点的强度值(在,在)通过拟合三次多项式:
F(在,在)=∑米=03∑n=03一种米n在米在n
在哪里一种米n(米,n=0,1,2,3)是由其确定的系数4×4输入图像中的最近邻,即该点的四个最近邻(在,在)(如图 2.25 所示的空圆圈),以及它们的水平、垂直和对角相邻像素(如图 2.25 所示的黑点)。后者用于计算两者的一阶导数X- 和是- 点的四个最近邻居中的每一个的方向和交叉导数(在,在). 然后 8 个一阶导数X- 和是方向和 4 个交叉导数,以及点的四个最近邻居的 4 个强度值(在,在)给出一个由 16 个方程组成的线性系统来确定 16 个系数一种米n在方程2.39 [122].

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代替直接计算这个线性系统的解,通常通过一些矩阵求逆,另一种方法是使用三次卷积插值内核,该内核由定义在子区间上的分段三次多项式组成(−2,−1),(−1,0),(0,1), 和(1,2)[78]. 假设点的四个最近邻的坐标(在,在)在输入图像中是(一世,j),(一世,j+1),(一世+1,j), 和(一世+ 1,j+1). 然后插值像素强度可以用紧凑的形式表示[121]:
F(在,在)=∑米=−12∑n=−12F(在+米,在+n)rC(米+一世−在)rC−(n+j−在)
36使用 MATLAB进行
海冰图像处理
rC(X)表示双三次插值函数,由 给出:
rC(X)={(一种+2)|X|3−(一种+3)|X|2+1, 如果 0≤|X|≤1 一种|X|3−5一种|X|2+8一种|X|−4一种, 如果 1<|X|≤2 0, 如果 |X|>2
在哪里一种是可以用作调整参数以获得最佳视觉插值结果的加权因子[118]。

与双线性插值相比,双三次插值方法扩展了更多相邻像素的影响,不仅考虑了强度值,还考虑了强度导数。因此,这种方法比双线性插值法可以产生更清晰的结果;然而,以更高的计算复杂性为代价。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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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。

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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|CHAIN CODE

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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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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|CHAIN CODE

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.

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图像处理代考

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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。

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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON BINARY IMAGES

如果你也在 怎样代写图像处理Image Processing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图像处理Image Processing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图像处理Image Processing代写方面经验极为丰富,各种代写图像处理Image Processing相关的作业也就用不着说。

我们提供的图像处理Image Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON BINARY IMAGES

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON BINARY IMAGES

Since a binary image is a matrix containing object pixels of value 1 and background pixels of value 0 , it can simply be represented as the set of those coordinate vectors

$(x, y)$ of the pixels that have value of 1 in the binary image, given by:
$$
G={(x, y) \mid g(x, y)=1}
$$
where $(x, y)$ are pairs of spatial coordinates, $g(x, y)$ is the pixel value $(0$ or 1$)$ at $(x, y)$, and $G$ represents the set of image pixels describing the object of interest. All other image pixels are assigned to the background.

Let $\mathbb{Z}$ be the set of integers. Let the elements of a binary image be represented by a set $A \subseteq \mathbb{Z} \times \mathbb{Z}$, whose elements are 2-dimensional vectors of the form $(x, y)$, which are spatial coordinates. If a set contains no elements, it is called an empty set or a null set, denoted by $\varnothing$. If $\omega=(x, y)$ is an element of $A$, then it is written as:
$$
\omega \in A
$$
otherwise, it is written as:
$\omega \notin A$
If every element of a set $A$ is also an element of a set $B$, then $A$ is said to be a subset of $B$ and written as:
$$
A \subseteq B
$$
A set $B$ of pixel coordinates $\omega$ that satisfy a particular condition is written as:
$$
B={\omega \mid \text { condition }}
$$
The universe set, $\mathbb{U}$, is the set of all elements in a given application. In image processing, the universe is typically defined as the rectangle containing all the pixels in an image.

The complement (or inverse) of $A$, denoted as $A^{c}$, is the set of all elements of $U$ that do not belong to set $A$, given by:
$$
A^{c}={\omega \mid \omega \notin A}=\mathbb{U}-A
$$
The complement of the binary image $A$ is the binary image that exchanges black and white, that is, 0 -valued pixels set to 1 -valued and 1 -valued pixels set to 0 -valued.
The union of two sets $A$ and $B$, denoted as $A \cup B$, is the set of all elements that belong to either $A, B$, or both, given by:
$$
A \cup B={\omega \in A \text { or } \omega \in B}
$$
The union of two binary images $A$ and $B$, is a binary image in which the pixels’ values are 1 if the corresponding input pixels’ values are 1 in $A$ or in $B$.

Similarly, the intersection of two sets $A$ and $B$, denoted as $A \cap B$, is the set of all elements that belong to both $A$ and $B$, given by:
$$
A \cap B={\omega \in A \text { and } \omega \in B}
$$
The intersection of two binary images $A$ and $B$ is a binary image where the pixels’ values are 1 if the corresponding input pixels’ values are 1 in both $A$ and $B$.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON GRAYSCALE IMAGES

When dealing with grayscale images, the set must represent an image with pixels having more than two values. The image intensity value is the third dimension besides the two spatial dimensions $x$ and $y$. A grayscale image can be represented as a binary image in a 3 -dimensional space, with the third dimension representing image intensities. The intensity values can be viewed as heights at each pixel above the $x y$-plane, according to a function $z=g(x, y)$ corresponds to a surface in the 3 dimensional space. Thus, a grayscale image can be represented as a set given by:
$$
G={(x, y, z) \mid z=g(x, y)}
$$
Because grayscale images are 3-dimensional sets, where the first two dimensions define the spatial coordinates and the third dimension denotes the grayscale intensity value, the preceding set operations for binary images are not applicable for grayscale images. Let the elements of a grayscale image be represented by a set $A \subseteq \mathbb{Z} \times \mathbb{Z} \times \mathbb{Z}$, whose elements are 3 -dimensional vectors of the form $(x, y, z)$, where the intensity value $z$ is also an integer value within the interval $\left[0,2^{k}-1\right]$ with $k$ defined as the number of bits used to represent $z$. The complement of $A$ is defined as the pairwise differences between a constant and the intensity of every pixel in an image, given by:
$$
A^{c}={(x, y, L-z) \mid(x, y, z) \in A}
$$
where $L=2^{k}-1$ is a constant. $A^{c}$ is an image of the same size as $A$; however, its pixel intensities have been inverted by substracting them from the constant $L$.

The union of two grayscale sets (images) $A$ and $B$ is defined as the maximum of corresponding pixel pairs, given by:
$$
A \cup B=\left{\max _{z}(a, b) \mid a \in A, b \in B\right}
$$
The outcome of $A \cup B$ is an image of the same size as these two images, formed from the maximum intensity between pairs of spatially corresponding elements.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|LOGICAL OPERATIONS

The logical operations are derived from Boolean algebra, which is a mathematical approach to describe propositions whose outcome would be either TRUE or FALSE. The logical operations consist of three basic operations: NOT, OR, and AND. The terms NOT, OR, and AND are commonly used to denote complementation, union, and intersection, respectively. The NOT operation simply inverts the input value, that is, the output is FALSE if the input is TRUE, and it sets to TRUE if the input is FALSE. The OR operation produces the output TRUE if either one of the inputs is TRUE, and FALSE if and only if all the inputs are FALSE. The AND operation produces the output TRUE if and only if all inputs are TRUE, and FALSE otherwise. Any other logic operator, such as NAND, NOR, and XOR, etc., can be implemented by using only these three operators.

In image processing, the logic operations compare corresponding pixels of input images of the same size and generate an output image of the same size. When dealing with binary images, consisting of only 1 -valued object pixels and 0 -valued background pixels, the TRUE and FALSE states in logic operations correspond directly to the pixel values 1 and 0 , respectively. Hence, the logic operations can be applied in a straight forward manner on binary images using the rules from logical truth tables, as shown in Table $2.1$, to the pixel values from a pair of input images (or a single input image in the case of NOT operation).

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON BINARY IMAGES

图像处理代考

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON BINARY IMAGES

由于二值图像是包含值为 1 的对象像素和值为 0 的背景像素的矩阵,它可以简单地表示为这些坐标向量的集合

(X,是)二值图像中值为 1 的像素数,由下式给出:
G=(X,是)∣G(X,是)=1
在哪里(X,是)是空间坐标对,G(X,是)是像素值(0或 1)在(X,是), 和G表示描述感兴趣对象的图像像素集合。所有其他图像像素都分配给背景。

让从是整数的集合。让二值图像的元素由一个集合表示一种⊆从×从,其元素是形式为的二维向量(X,是),它们是空间坐标。如果一个集合不包含任何元素,则称为空集或空集,记为∅. 如果ω=(X,是)是一个元素一种,则写为:
ω∈一种
否则,写为:
ω∉一种
如果集合的每个元素一种也是集合的一个元素乙, 然后一种据说是一个子集乙并写成:
一种⊆乙
一套乙像素坐标ω满足特定条件的写成:
乙=ω∣ (健康)状况 
宇宙设定,在, 是给定应用程序中所有元素的集合。在图像处理中,宇宙通常被定义为包含图像中所有像素的矩形。

的补码(或反码)一种,记为一种C, 是所有元素的集合在不属于集合的一种,由:
一种C=ω∣ω∉一种=在−一种
二值图像的补码一种是交换黑白的二值图像,即 0 值像素设置为 1 值,1 值像素设置为 0 值。
两组的并集一种和乙,记为一种∪乙, 是属于任何一个的所有元素的集合一种,乙, 或两者, 由:
一种∪乙=ω∈一种 或者 ω∈乙
两个二值图像的并集一种和乙, 是一个二值图像,如果相应的输入像素值为 1,则像素值为 1一种或在乙.

同样,两个集合的交集一种和乙,记为一种∩乙, 是属于两者的所有元素的集合一种和乙,由:
一种∩乙=ω∈一种 和 ω∈乙
两个二值图像的交集一种和乙是一个二值图像,如果相应的输入像素的值在两者中都为 1,则像素的值为 1一种和乙.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET OPERATIONS ON GRAYSCALE IMAGES

在处理灰度图像时,该集合必须表示具有两个以上像素值的图像。图像强度值是除了两个空间维度之外的第三个维度X和是. 灰度图像可以表示为 3 维空间中的二值图像,第三维表示图像强度。强度值可以看作是上方每个像素的高度X是-平面,根据功能和=G(X,是)对应于 3 维空间中的一个表面。因此,灰度图像可以表示为由下式给出的集合:
G=(X,是,和)∣和=G(X,是)
由于灰度图像是3维集合,其中前两个维度定义空间坐标,第三维表示灰度强度值,因此上述二值图像的集合操作不适用于灰度图像。让灰度图像的元素用一个集合来表示一种⊆从×从×从,其元素是 3 维向量,形式为(X,是,和), 其中强度值和也是区间内的整数值[0,2ķ−1]和ķ定义为用于表示的位数和. 的补充一种定义为常数和图像中每个像素的强度之间的成对差异,由下式给出:
一种C=(X,是,大号−和)∣(X,是,和)∈一种
在哪里大号=2ķ−1是一个常数。一种C是一个大小相同的图像一种; 然而,它的像素强度已经通过从常数中减去它们来反转大号.

两个灰度集(图像)的并集一种和乙定义为对应像素对的最大值,由下式给出:
A \cup B=\left{\max _{z}(a, b) \mid a \in A, b \in B\right}A \cup B=\left{\max _{z}(a, b) \mid a \in A, b \in B\right}
结果一种∪乙是与这两个图像大小相同的图像,由空间对应元素对之间的最大强度形成。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|LOGICAL OPERATIONS

逻辑运算源自布尔代数,这是一种描述命题的数学方法,其结果为真或假。逻辑运算由三个基本运算组成:NOT、OR 和 AND。术语 NOT、OR 和 AND 通常分别用于表示互补、并集和交集。NOT 运算只是将输入值取反,也就是说,如果输入为 TRUE,则输出为 FALSE,如果输入为 FALSE,则设置为 TRUE。如果任一输入为 TRUE,OR 运算产生输出 TRUE,当且仅当所有输入为 FALSE 时才产生 FALSE。当且仅当所有输入为 TRUE 时,AND 运算才会产生输出 TRUE,否则会产生 FALSE。任何其他的逻辑运算符,例如NAND、NOR、XOR等,都可以仅使用这三个运算符来实现。

在图像处理中,逻辑运算比较相同大小的输入图像的对应像素,并生成相同大小的输出图像。在处理仅由 1 值对象像素和 0 值背景像素组成的二进制图像时,逻辑运算中的 TRUE 和 FALSE 状态分别直接对应于像素值 1 和 0 。因此,逻辑运算可以使用逻辑真值表中的规则以直接的方式应用于二进制图像,如表中所示2.1, 到来自一对输入图像(或在 NOT 操作的情况下为单个输入图像)的像素值。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|DISTANCE TRANSFORM

如果你也在 怎样代写图像处理Image Processing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图像处理Image Processing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图像处理Image Processing代写方面经验极为丰富,各种代写图像处理Image Processing相关的作业也就用不着说。

我们提供的图像处理Image Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|DISTANCE TRANSFORM

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|DISTANCE TRANSFORM

Distance transform is an important tool in image processing, and it is normally only applied to binary images that consist of object and background pixels. A distance transform of a binary image specifies the distance from every pixel to the nearest background pixel. In other words, the distance transform converts a binary image into a grayscale image where each object pixel has a value corresponding to the minimum distance from the background. The resulting grayscale image is a so-called distance map.

Assume $f$ is a binary image, in which the pixels with a value of ‘ 0 ‘ indicate the background while the pixels with a value of ‘ 1 ‘ indicate the object. Let $B=$ ${p \mid f(p)=0}$ be the set of background pixels and $O={p \mid f(p)=1}$ be the set of object pixels. The distance transform of a binary image $f, D(p)$, can be given by [39]:
$$
D(p)= \begin{cases}0, & \text { if } p \in B \ \min _{q \in B} d(p, q), & \text { if } p \in O\end{cases}
$$
where function $d$ is a distance function or metric which is to determine the distance between pixels.

For pixels $p, q$, and $r$ in an image, a distance function $d$ satisfies the following three criteria [128]:

  1. Positive definite: $d(p, q) \geq 0(d(p, q)=0$ iff $p=q)$
  2. Symmetric: $d(p, q)=d(q, p)$
  3. Triangular: $d(p, r) \leq d(p, q)+d(q, r)$There are several types of distance metrics in image processing. The three most important ones are: Euclidean, city-block, and chessboard.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|PERFORMANCE OF THE DISTANCE METRICS

Figure 2.14 Effects of different distance transforms.
denoted by the operator ‘ $*$ ‘, is defined as:
$$
\begin{aligned}
h(x, y) &=\omega(x, y) * f(x, y) \
&=\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} \omega(u, v) f(x-u, y-v) \mathrm{d} u \mathrm{~d} v
\end{aligned}
$$
In image processing, where an image is represented by a set of pixels, convolution is a local operation that replaces each pixel in an image by a linear combination of its neighbors. The impulse response $\omega(x, y)$ is then referred to as a convolution kernel, and the convolution becomes the calculation of the sum of products of the kernel coefficients with the intensity values in the region encompassed by the kernel. The convolution of a kernel $\omega(x, y)$ of size $m \times n$ with an image $f(x, y)$ is given by:
$$
\begin{aligned}
h(x, y) &=\omega(x, y) * f(x, y) \
&=\sum_{s=-\frac{1}{2}}^{\frac{1}{2}} \sum_{t=-\frac{4}{2}}^{\frac{n}{2}} \omega(s, t) f(x-s, y-t)
\end{aligned}
$$
For each pixel $(x, y)$ in the image, the convolution value $h(x, y)$ is the weighted sum of the pixels in the neighborhood about $(x, y)$, where the individual weights are the corresponding coefficients in the convolution kernel. This procedure involves translating the convolution kernel to pixel $(x, y)$ in the image, multiplying each pixel in

the neighborhood by a corresponding coefficient in the convolution kernel, and summing the multiplications to obtain the response at each pixel $(x, y)$. Figure $2.15$ gives an example of convolution of an image with a $3 \times 3$ kernel. In this example, the response of the kernel at the center point $(x, y)$ of the $3 \times 3$ image neighborhood is given by:
$$
\begin{aligned}
h(x, y)=& \omega(-1,-1) f(x-1, y-1)+\omega(-1,0) f(x-1, y) \
&+\omega(-1,1) f(x-1, y+1)+\omega(0,-1) f(x, y-1) \
&+\omega(0,0) f(x, y)+\omega(0,1) f(x, y+1)+\omega(1,-1) f(x+1, y-1) \
&+\omega(1,0) f(x+1, y)+\omega(1,1) f(x+1, y+1)
\end{aligned}
$$

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET AND LOGICAL OPERATIONS

Since a binary image is a matrix containing object pixels of value 1 and background pixels of value 0 , it can simply be represented as the set of those coordinate vectors

$(x, y)$ of the pixels that have value of 1 in the binary image, given by:
$$
G={(x, y) \mid g(x, y)=1}
$$
where $(x, y)$ are pairs of spatial coordinates, $g(x, y)$ is the pixel value ( 0 or 1$)$ at $(x, y)$, and $G$ represents the set of image pixels describing the object of interest. All other image pixels are assigned to the background.

Let $\mathbb{Z}$ be the set of integers. Let the elements of a binary image be represented by a set $A \subseteq \mathbb{Z} \times \mathbb{Z}$, whose elements are 2-dimensional vectors of the form $(x, y)$, which are spatial coordinates. If a set contains no elements, it is called an empty set or a null set, denoted by $\varnothing$. If $\omega=(x, y)$ is an element of $A$, then it is written as:
$\omega \in A$
otherwise, it is written as:
$\omega \notin A$
If every element of a set $A$ is also an element of a set $B$, then $A$ is said to be a subset of $B$ and written as:
$$
A \subseteq B
$$
A set $B$ of pixel coordinates $\omega$ that satisfy a particular condition is written as:
$$
B={\omega \mid \text { condition }}
$$
The universe set, $\mathbb{U}$, is the set of all elements in a given application. In image processing, the universe is typically defined as the rectangle containing all the pixels in an image.

The complement (or inverse) of $A$, denoted as $A^{c}$, is the set of all elements of $U$ that do not belong to set $A$, given by:
$$
A^{c}={\omega \mid \omega \notin A}=\mathbb{U}-A
$$
The complement of the binary image $A$ is the binary image that exchanges black and white, that is, 0 -valued pixels set to 1 -valued and 1 -valued pixels set to 0 -valued.
The union of two sets $A$ and $B$, denoted as $A \cup B$, is the set of all elements that belong to either $A, B$, or both, given by:
$$
A \cup B={\omega \in A \text { or } \omega \in B}
$$
The union of two binary images $A$ and $B$, is a binary image in which the pixels’ values are 1 if the corresponding input pixels’ values are 1 in $A$ or in $B$.

Similarly, the intersection of two sets $A$ and $B$, denoted as $A \cap B$, is the set of all elements that belong to both $A$ and $B$, given by:
$$
A \cap B={\omega \in A \text { and } \omega \in B}
$$
The intersection of two binary images $A$ and $B$ is a binary image where the pixels’ values are 1 if the corresponding input pixels’ values are 1 in both $A$ and $B$.

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图像处理代考

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距离变换是图像处理中的一个重要工具,通常只适用于由物体和背景像素组成的二值图像。二值图像的距离变换指定从每个像素到最近的背景像素的距离。换言之,距离变换将二值图像转换为灰度图像,其中每个对象像素具有对应于与背景的最小距离的值。得到的灰度图像是所谓的距离图。

认为F是二值图像,其中值为“0”的像素表示背景,而值为“1”的像素表示对象。让乙= p∣F(p)=0是一组背景像素和这=p∣F(p)=1是对象像素的集合。二值图像的距离变换F,D(p), 可以由 [39] 给出:
D(p)={0, 如果 p∈乙 分钟q∈乙d(p,q), 如果 p∈这
函数d是一个距离函数或度量,用于确定像素之间的距离。

对于像素p,q, 和r在图像中,距离函数d满足以下三个标准[128]:

  1. 正定:d(p,q)≥0(d(p,q)=0当且当p=q)
  2. 对称:d(p,q)=d(q,p)
  3. 三角形:d(p,r)≤d(p,q)+d(q,r)图像处理中有几种类型的距离度量。最重要的三个是:欧几里得、城市街区和棋盘。

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图 2.14 不同距离变换的效果。
由运算符’表示∗’,定义为:
H(X,是)=ω(X,是)∗F(X,是) =∫−∞∞∫−∞∞ω(在,在)F(X−在,是−在)d在 d在
在图像处理中,图像由一组像素表示,卷积是一种局部操作,它将图像中的每个像素替换为其相邻像素的线性组合。脉冲响应ω(X,是)则称为卷积核,卷积变为计算核系数与核所包含区域中的强度值的乘积之和。核的卷积ω(X,是)大小的米×n带有图像F(X,是)是(谁)给的:
H(X,是)=ω(X,是)∗F(X,是) =∑s=−1212∑吨=−42n2ω(s,吨)F(X−s,是−吨)
对于每个像素(X,是)在图像中,卷积值H(X,是)是邻域内像素的加权和(X,是),其中各个权重是卷积核中的相应系数。此过程涉及将卷积核转换为像素(X,是)在图像中,将每个像素相乘

卷积核中对应系数的邻域,并对乘法求和以获得每个像素的响应(X,是). 数字2.15给出一个图像与一个卷积的例子3×3核心。在这个例子中,内核在中心点的响应(X,是)的3×3图像邻域由下式给出:
H(X,是)=ω(−1,−1)F(X−1,是−1)+ω(−1,0)F(X−1,是) +ω(−1,1)F(X−1,是+1)+ω(0,−1)F(X,是−1) +ω(0,0)F(X,是)+ω(0,1)F(X,是+1)+ω(1,−1)F(X+1,是−1) +ω(1,0)F(X+1,是)+ω(1,1)F(X+1,是+1)

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SET AND LOGICAL OPERATIONS

由于二值图像是包含值为 1 的对象像素和值为 0 的背景像素的矩阵,它可以简单地表示为这些坐标向量的集合

(X,是)二值图像中值为 1 的像素数,由下式给出:
G=(X,是)∣G(X,是)=1
在哪里(X,是)是空间坐标对,G(X,是)是像素值( 0 或 1)在(X,是), 和G表示描述感兴趣对象的图像像素集合。所有其他图像像素都分配给背景。

让从是整数的集合。让二值图像的元素由一个集合表示一种⊆从×从,其元素是形式为的二维向量(X,是),它们是空间坐标。如果一个集合不包含任何元素,则称为空集或空集,记为∅. 如果ω=(X,是)是一个元素一种,则写为:
ω∈一种
否则,写为:
ω∉一种
如果集合的每个元素一种也是集合的一个元素乙, 然后一种据说是一个子集乙并写成:
一种⊆乙
一套乙像素坐标ω满足特定条件的写成:
乙=ω∣ (健康)状况 
宇宙设定,在, 是给定应用程序中所有元素的集合。在图像处理中,宇宙通常被定义为包含图像中所有像素的矩形。

的补码(或反码)一种,记为一种C, 是所有元素的集合在不属于集合的一种,由:
一种C=ω∣ω∉一种=在−一种
二值图像的补码一种是交换黑白的二值图像,即 0 值像素设置为 1 值,1 值像素设置为 0 值。
两组的并集一种和乙,记为一种∪乙, 是属于任何一个的所有元素的集合一种,乙, 或两者, 由:
一种∪乙=ω∈一种 或者 ω∈乙
两个二值图像的并集一种和乙, 是一个二值图像,如果相应的输入像素值为 1,则像素值为 1一种或在乙.

同样,两个集合的交集一种和乙,记为一种∩乙, 是属于两者的所有元素的集合一种和乙,由:
一种∩乙=ω∈一种 和 ω∈乙
两个二值图像的交集一种和乙是一个二值图像,如果相应的输入像素的值在两者中都为 1,则像素的值为 1一种和乙.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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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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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|IMAGE HISTOGRAM

The histogram of an image is a statistic showing the distribution of the pixel intensity values. For an image with $L$ possible intensity levels in the range of $[0, L-1]$, the histogram is the number of pixels in the image at each different intensity level, defined as the discrete function:
$$
h\left(r_{k}\right)=n_{k}
$$
where $r_{k}$ is the $k^{\text {th }}$ intensity level in the interval $[0, L-1]$, and $n_{k}$ is the number of pixels in the image whose intensity level is $r_{k}$. Note that $L=2^{B}$ where $B$ is the bit depth of the image.

For a grayscale image that has $L$ different possible intensities, $L$ numbers will be displayed in its histogram to show the distribution of pixels among those grayscale values. An example of the histogram of an 8-bit grayscale image, which has 256 possible intensity levels, is shown in Figure 2.7. For a color image, three individual histograms of red, green, and blue channels can be taken, as shown in Figure $2.8$.
A histogram is usually normalized by dividing all elements of $h\left(r_{k}\right)$ by the total number of pixels in the image, denoted by $n$ :
$$
\begin{aligned}
p\left(r_{k}\right) &=\frac{h\left(r_{k}\right)}{n} \
&=\frac{n_{k}}{M \times N}
\end{aligned}
$$
for $k=0,1, \cdots, L-1$. Note also that $n=M \times N$, where $M$ and $N$ are the row and column dimensions of the image. From basic probability, $p\left(r_{k}\right)$ gives the probability of occurrence of intensity level $r_{k}$ in an image.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|PIXEL NEIGHBORHOODS

The neighborhood of a pixel plays an important role in image processing; it is often required for many operations, such as denoise, interpolation, edge detection, and morphology etc. The 4-neighbors and 8 -neighbors are two common pixel neighborhoods that are used to process an image.

The 4-neighbors of a pixel $p$ located at $(x, y)$ are a set of pixels that connected vertically and horizontally to $p$. As seen in Figure $2.9$ (a), the 4-neighbors of $p$ are

denoted by $N_{4}(p)$, and given by:
$$
(x+1, y),(x-1, y),(x, y+1),(x, y-1)
$$
in terms of pixel coordinates. Each 4-neighbor of $p$ is a unit distance from $p$.
The four pixels that connected diagonally to $p$ are called diagonal neighbors $(D-$ neighbors). As seen in Figure $2.9$ (b), the diagonal neighbors of $p$, denoted by $N_{D}(p)$, are given by:
$$
(x+1, y+1),(x+1, y-1),(x-1, y+1),(x-1, y-1)
$$
and each of them is at Euclidean distance of $\sqrt{2}$ from $p$.
The 8-neighbors of a pixel $p$ include its four 4-neighbors and four diagonal neighbors as seen in Figure $2.9(\mathrm{c})$, and they are denoted by $N_{8}(p)$.

Be aware that some of the points in $N_{4}(p), N_{D}(p)$, and $N_{8}(p)$ fall outside the image if $p$ lies on the border of the image.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ADJACENCY

Let $V$ be a set of intensity values that is used to define adjacency. It specifies a criterion of similarity that the intensity values of adjacent pixels shall satisfy. For example, $V=1$ when the adjacent pixels are 1 -valued for a binary image. $V$ could also be a subset of the 256 intensity values for an 8 -bit grayscale image. Two pixels $p$ and $q$ with the intensity values from $V$ are said to be:
(a) 4-adjacent, if $q \in N_{4}(p)$.
(b) 8 -adjacent, if $q \in N_{8}(p)$.
(c) $m$-adjacent (mixed adjacent), if
(i) $q \in N_{4}(p)$, or
(ii) $q \in N_{D}(p)$ and $N_{4}(p) \cap N_{4}(q)=\varnothing$ (the set $N_{4}(p) \cap N_{4}(q)$ has no pixels whose intensity values are from $V$ ).

Mixed adjacency is a modification of 8 -adjacency. It is used to eliminate the ambiguities that often arise when 8 -adjacency is used (this will be explained in Section 2.3.3).

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|IMAGE HISTOGRAM

图像处理代考

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图像的直方图是显示像素强度值分布的统计量。对于一个图像大号可能的强度水平范围内[0,大号−1],直方图是图像中每个不同强度级别的像素数,定义为离散函数:
H(rķ)=nķ
在哪里rķ是个ķth 区间内的强度水平[0,大号−1], 和nķ是图像中强度级别为的像素数rķ. 注意大号=2乙在哪里乙是图像的位深度。

对于具有大号不同的可能强度,大号数字将显示在其直方图中,以显示这些灰度值之间的像素分布。图 2.7 显示了一个 8 位灰度图像的直方图示例,该图像有 256 个可能的强度级别。对于彩色图像,可以分别获取红、绿、蓝三个通道的直方图,如图2.8.
直方图通常通过划分所有元素来归一化H(rķ)由图像中的像素总数,表示为n :
p(rķ)=H(rķ)n =nķ米×ñ
为了ķ=0,1,⋯,大号−1. 另请注意n=米×ñ, 在哪里米和ñ是图像的行和列尺寸。从基本概率,p(rķ)给出强度级别发生的概率rķ在图像中。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|PIXEL NEIGHBORHOODS

像素的邻域在图像处理中起着重要的作用;许多操作通常需要它,例如去噪、插值、边缘检测和形态学等。4-neighbors 和 8-neighbors 是用于处理图像的两个常见像素邻域。

像素的 4 个相邻像素p位于(X,是)是一组垂直和水平连接到p. 如图所示2.9(a) 的 4 个邻域p是

表示为ñ4(p),并由以下给出:
(X+1,是),(X−1,是),(X,是+1),(X,是−1)
在像素坐标方面。每个 4 个邻居p是一个单位距离p.
对角线连接的四个像素p被称为对角邻居(D−邻居)。如图所示2.9(b),对角线邻居p,表示为ñD(p), 由下式给出:
(X+1,是+1),(X+1,是−1),(X−1,是+1),(X−1,是−1)
他们每个人都在欧几里得距离2从p.
一个像素的 8 个邻居p包括它的四个 4 邻居和四个对角线邻居,如图所示2.9(C),并且它们表示为ñ8(p).

请注意,其中的一些要点ñ4(p),ñD(p), 和ñ8(p)如果在图像之外p位于图像的边缘。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ADJACENCY

让在是一组用于定义邻接的强度值。它规定了相邻像素的强度值应满足的相似性标准。例如,在=1当相邻像素为二值图像的 1 值时。在也可以是 8 位灰度图像的 256 个强度值的子集。两个像素p和q强度值来自在被称为:
(a) 4-相邻,如果q∈ñ4(p).
(b) 8 – 相邻,如果q∈ñ8(p).
(C)米-adjacent(混合相邻),如果
(i)q∈ñ4(p), 或
(ii)q∈ñD(p)和ñ4(p)∩ñ4(q)=∅(该集ñ4(p)∩ñ4(q)没有强度值来自的像素在 ).

混合邻接是对 8 邻接的修改。它用于消除使用 8 邻接时经常出现的歧义(这将在第 2.3.3 节中解释)。

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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

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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。

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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Digital Image Processing Preliminaries

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Digital Image Processing Preliminaries

A digital image in a 2-dimensional discrete space is the sampling and quantization of a 2 -dimensional continuous space, being a projection of a picture of objects and background in 3-dimensional space. A digital image is composed of 2 -dimensional array elements arranged in rows and columns. Those elements are the so-called pixels, and each of them holds a particular value to represent the picture at its location.
For a mathematical expression, a digital image can be represented as a function $f(x, y)$, where $(x, y)$ are integers and $f$ is a mapping that assigns an intensity value to each distinct pair of coordinates $(x, y)$. A digital image with $M$ rows and $N$ columns, which we say that the image is of size $M \times N$, can also be represented as a matrix:
$$
f=\left[\begin{array}{cccccc}
f(1,1) & f(1,2) & \cdots & f(1, y) & \cdots & f(1, N) \
f(2,1) & f(2,2) & \cdots & f(2, y) & \cdots & f(2, N) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \ddots & \vdots \
f(x, 1) & f(x, 2) & \cdots & f(x, y) & \cdots & f(x, N) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \ddots & \vdots \
f(M, 1) & f(M, 2) & \cdots & f(M, y) & \cdots & f(M, N)
\end{array}\right]
$$
where $f(x, y)(1 \leq x \leq M, 1 \leq y \leq N)$ is the finite and quantized value that represent the gray scale or color of the image at the point $(x, y)$.

In this chapter, some beforehand knowledge about digital image processing relevant to the sea ice image processing algorithms presented in this book is introduced.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|The CMY and CMYK color spaces

The CMY (cyan, magenta, and yellow) color model is a subtractive color representation. It is typically used in color printing because cyan, magenta, and yellow are the primary colors of pigments. The CMY color model can be transformed from the RGB model by:
$$
\left[\begin{array}{c}
C \
M \
Y
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
1 \
1 \
1
\end{array}\right]-\left[\begin{array}{l}
R \
G \
B
\end{array}\right]
$$
where the tristimulus values in the RGB color model are normalized to the range $[0,1]$. Figure $2.4$ presents the CMY components of the color image shown in Figure $2.3$.

In practice, to produce true black color for printing without using excessive amounts of CMY pigments, black, called the key (K), is added as a fourth color, giving rise to the CMYK color model. The conversion between the CMYK and RGB is given by [121]:
$$
\left[\begin{array}{l}
C \
M \
Y \
K
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
1 \
1 \
1 \
0
\end{array}\right]-\left[\begin{array}{l}
R \
G \
B \
0
\end{array}\right]-K_{b}\left[\begin{array}{c}
u \
u \
u \
-b
\end{array}\right]
$$
where
$$
K_{b}=\min {1-R, 1-G, 1-B}
$$
and $u(0 \leq u \leq 1)$ is the under-color removal factor, and $b(0 \leq b \leq 1)$ is the darkness factor.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|The HSI color space

Alternative to the RGB, CMY and CMYK color spaces, a hue-saturation color coding method, HSI (hue, saturation, and intensity), is also commonly used, particularly in the image processing algorithms based on color descriptions. Hue is an attribute that describes a pure color, while saturation (purity) is a measure of the degree to which pure color is diluted by white light. The HSI color model decouples the intensity component from the hue and saturation in a color image [49], and it can be obtained from the RGB color model by [121]:
$$
\begin{gathered}
{\left[\begin{array}{c}
I \
V_{1} \
V_{2}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}
\frac{1}{3} & \frac{1}{3} & \frac{1}{3} \
\frac{-1}{\sqrt{6}} & \frac{-1}{\sqrt{6}} & \frac{2}{\sqrt{6}} \
\frac{1}{\sqrt{6}} & \frac{-1}{\sqrt{6}} & 0
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
R \
G \
B
\end{array}\right]} \
H=\arctan \left(\frac{V_{2}}{V_{1}}\right) \
S=\sqrt{V_{1}^{2}+V_{2}^{2}}
\end{gathered}
$$
Figure $2.5$ presents the HSI components of the color image shown in Figure $2.3$.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Digital Image Processing Preliminaries

图像处理代考

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二维离散空间中的数字图像是二维连续空间的采样和量化,是物体和背景图片在三维空间中的投影。数字图像由排列成行和列的二维阵列元素组成。这些元素就是所谓的像素,它们中的每一个都有一个特定的值来表示其所在位置的图片。
对于数学表达式,数字图像可以表示为一个函数F(X,是), 在哪里(X,是)是整数和F是一个映射,它为每对不同的坐标分配一个强度值(X,是). 带有数字图像米行和ñ列,我们说图像的大小米×ñ, 也可以表示为矩阵:
F=[F(1,1)F(1,2)⋯F(1,是)⋯F(1,ñ) F(2,1)F(2,2)⋯F(2,是)⋯F(2,ñ) ⋮⋮⋱⋮⋱⋮ F(X,1)F(X,2)⋯F(X,是)⋯F(X,ñ) ⋮⋮⋱⋮⋱⋮ F(米,1)F(米,2)⋯F(米,是)⋯F(米,ñ)]
在哪里F(X,是)(1≤X≤米,1≤是≤ñ)是表示图像在该点的灰度或颜色的有限和量化值(X,是).

在本章中,介绍了与本书中介绍的海冰图像处理算法相关的数字图像处理的一些前期知识。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|The CMY and CMYK color spaces

CMY(青色、品红色和黄色)颜色模型是一种减色表示。它通常用于彩色印刷,因为青色、品红色和黄色是颜料的原色。CMY 颜色模型可以通过以下方式从 RGB 模型转换:
[C 米 是]=[1 1 1]−[R G 乙]
其中 RGB 颜色模型中的三色值被归一化为范围[0,1]. 数字2.4呈现如图所示的彩色图像的 CMY 分量2.3.

在实践中,为了在不使用过量 CMY 颜料的情况下产生真正的黑色用于印刷,黑色,称为键 (K),被添加为第四种颜色,从而产生了 CMYK 颜色模型。CMYK 和 RGB 之间的转换由 [121] 给出:
[C 米 是 ķ]=[1 1 1 0]−[R G 乙 0]−ķb[在 在 在 −b]
在哪里
ķb=分钟1−R,1−G,1−乙
和在(0≤在≤1)是底色去除因子,并且b(0≤b≤1)是黑暗因素。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|The HSI color space

作为 RGB、CMY 和 CMYK 颜色空间的替代方案,一种色调饱和度颜色编码方法 HSI(色调、饱和度和强度)也很常用,尤其是在基于颜色描述的图像处理算法中。色调是描述纯色的属性,而饱和度(纯度)是衡量纯色被白光稀释的程度。HSI 颜色模型将强度分量与彩色图像中的色调和饱和度解耦 [49],它可以通过 [121] 从 RGB 颜色模型中获得:
[一世 在1 在2]=[131313 −16−1626 16−160][R G 乙] H=反正切⁡(在2在1) 小号=在12+在22
数字2.5呈现如图所示的彩色图像的 HSI 分量2.3.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|APPLICATIONS OF DIGITAL IMAGE PROCESSING TECHNIQUES FOR ICE PARAMETER IDENTIFICATION

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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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Pressure ridge (ice) - Wikipedia
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机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE PARAMETER IDENTIFICATION

Digital images were first used for transferring newspaper pictures between London and New York in the early 1920 s, where the pictures were coded for the submarine cable transmission and reconstructed by a special telegraph printer at the receiving end. The concept of digital image processing became meaningful and many of the digital image processing capabilities were developed in the $1960 \mathrm{~s}$ when both hardware and software of computer technology were developed powerful enough to carry out image processing algorithms. In the 1970 s, digital image processing techniques began to be used in the space program, medical imaging, remote sensing, and astronomy as cheaper and dedicated computer hardware became available. Until now, with the rapid development of computer technology, the use of digital image processing techniques has been growing by leaps and bounds, and has achieved success in many applications such as remote sensing, industrial inspection, medicine, biology, astronomy, law enforcement, defense, etc. [48].

In most cases, human manual interpretation is simply impossible, and the only feasible solution for information extraction from images is through digital image processing by a computer. Digital image processing algorithms, implemented by computers, are important to replace humans in the interpretation of image data. Many image processing algorithms have been developed for the analysis of sea ice statistics and ice properties from remotely sensed sea ice images, and in this section we will give an overview of some of the relevant literature in this field.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION CALCULATION

From Equation 1.1, it is clear that the estimation of ice concentration by using ice imagery data is equivalent to the discrimination of ice pixels from water pixels. Due to the fact that ice is normally brighter than water, a thresholding approach is typically used for extracting ice from water pixels $[54,169,185]$. For instance, Markus and Dokken [103] propose that sea ice pixels can be determined by adapting thresholds between ice and open water based on local intensity distributions, while Johannessen et al. [70] introduces an algorithm of sea ice concentration retrieval from ERS (European Remote Sensing) SAR (Synthetic Aperture Radar) images by using two thresholds to separate open water from thick ice.

Ice concentration derivation is usually associated with ice type classification, since all types of sea ice should be taken into account for calculating ice concen-tration. Hence, the algorithms for classifying ice types, such as unsupervised and supervised classification [169], texture features [89], and neural networks [77], etc., can also be used for calculating ice concentration. The ice concentration is then derived by summing up the concentrations of multiple ice types existing in the ice image.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SEA ICE TYPE CLASSIFICATION

Unsupervised and supervised classification algorithms are popular for sea ice type classification $[81,55,42,143,133,112,138,43,142,181]$. In an unsupervised classification approach, pixels are assigned to classes based on their spectral properties, without the user having any prior knowledge of the existence of those classes; while in a supervised classification approach, pixels are grouped based on the knowledge of the user by providing sample classes to train the classifier [71]. Hughes [64] examined the use of an unsupervised $k$-means clustering method for automatic classification of the data from $7 \mathrm{SSM} / \mathrm{I}$ channels, and he demonstrated that it is possible to obtain classifications of the different ice regimes both in the seasonal and perennial ice cover by clustering using emissivities from all channels. Dabboor and Shokr [37] proposed an iteratively supervised classification approach that utilized a complex Wishart distribution-based likelihood ratio (LR) and a spatial context criterion to discriminate sea ice types for polarimetric SAR data.

Image features, particularly texture features that characterize local and statistical properties of regions in an image, have been widely used in the classification of sea ice types $[63,138,31,142,26,27]$. Several research works have been done on gray-level co-occurrence matrices (GLCM) texture analysis [56] for sea ice image classification $[138,101,89]$. Many important parameters need to be defined for GLCM. Soh and Tsatsoulis [142] quantitatively evaluated GLCM texture parameters and representations, and they determined best textural parameters and representations for mapping texture features of SAR sea ice imagery. They also developed three GLCM implementations and evaluated these developed implementations by a supervised Bayesian classifier on sea ice textural contexts. Other texture analysis methods, such as Gabor, and Markov random fields (MRF), can also used in sea ice image classification. Clausi [25] compared the ability of texture features based on GLCM, Gabor, MRF, and the combination of these three methods for classifying SAR sea ice image.

Neural networks have also been applied to classifying sea ice types $[74,14,181]$. For examples, Comiso [33] utilized a back-propagation neural network to improve the classification by using the unsupervised ISODATA cluster analysis results to train the system. Hara et al. [55] developed a neural network that employed the learning vector quantization (LVQ) method to perform the initial clustering and improved the results by an iterative maximum likelihood (ML) method for the classification of sea ice in SAR imagery. Pedersen et al. [119] used a feed-forward back propagation neural network with 3 layers for sea ice type classification based on texture features.
Besides the classification methods mentioned above, Yu and Clausi [180] developed a so-called iterative region growing using semantics (IRGS) algorithm that

combined image segmentation and classification for classifying the operational SAR sea ice imagery. In this IRGS algorithm, the watershed algorithm [167] was first used to segment the image into small homogeneous regions, then the MRF-based labeling and the region merging processes were performed iteratively until the merging cannot be performed further. The IRGS algorithm has been applied to polygons from sea ice maps provided by the Canadian Ice Service (CIS) for classifying sea ice types [112], and further extended for polarimetric SAR image classification by incorporating a polarimetric feature model based on the Wishart distribution and modifying key steps [179].

It should be noted that the works mentioned above mainly classified sea ice into first-year, multi-year, and young ice. Those sea ice types are different from the ice types that we classify in this book, as described in Section 1.2.2.

Ice-Floe Impact with a Rubble-Mound Causeway at the Port of Nome, Alaska |  Journal of Cold Regions Engineering | Vol 33, No 2
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图像处理代考

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE PARAMETER IDENTIFICATION

数字图像在 1920 年代初期首次用于在伦敦和纽约之间传输报纸图片,其中图片被编码用于海底电缆传输,并由接收端的特殊电报打印机重建。数字图像处理的概念变得有意义,许多数字图像处理能力是在1960 s当计算机技术的硬件和软件都发展到足以执行图像处理算法的时候。在 1970 年代,随着更便宜和专用的计算机硬件的出现,数字图像处理技术开始用于太空计划、医学成像、遥感和天文学。时至今日,随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理技术的应用得到了突飞猛进的发展,并在遥感、工业检测、医学、生物、天文、执法、防御等[48]。

在大多数情况下,人工解释是根本不可能的,而从图像中提取信息的唯一可行解决方案是通过计算机进行数字图像处理。由计算机实现的数字图像处理算法对于替代人类解释图像数据非常重要。已经开发了许多图像处理算法,用于从遥感海冰图像分析海冰统计数据和冰属性,在本节中,我们将概述该领域的一些相关文献。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION CALCULATION

从公式 1.1 可以清楚地看出,使用冰图像数据估计冰浓度相当于区分冰像素和水像素。由于冰通常比水亮,因此通常使用阈值方法从水像素中提取冰[54,169,185]. 例如,Markus 和 Dokken [103] 提出可以通过根据局部强度分布调整冰和开阔水域之间的阈值来确定海冰像素,而 Johannessen 等人则提出了这一建议。[70] 介绍了一种从 ERS(欧洲遥感)SAR(合成孔径雷达)图像中检索海冰浓度的算法,该算法使用两个阈值将开阔水域与厚冰分开。

冰浓度推导通常与冰类型分类相关,因为在计算冰浓度时应考虑所有类型的海冰。因此,用于冰类型分类的算法,如无监督和监督分类[169]、纹理特征[89]和神经网络[77]等,也可用于计算冰浓度。然后通过将冰图像中存在的多种冰类型的浓度相加得出冰浓度。

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SEA ICE TYPE CLASSIFICATION

无监督和有监督分类算法在海冰类型分类中很流行[81,55,42,143,133,112,138,43,142,181]. 在无监督分类方法中,根据像素的光谱特性将像素分配给类别,而用户对这些类别的存在没有任何先验知识;而在监督分类方法中,通过提供样本类来训练分类器[71],根据用户的知识对像素进行分组。Hughes [64] 研究了使用无监督的ķ-means 聚类方法,用于对来自的数据进行自动分类7小号小号米/一世通道,他证明,通过使用所有通道的发射率进行聚类,可以获得季节性和常年冰盖中不同冰态的分类。Dabboor 和 Shokr [37] 提出了一种迭代监督分类方法,该方法利用复杂的基于 Wishart 分布的似然比 (LR) 和空间背景标准来区分极化 SAR 数据的海冰类型。

图像特征,特别是表征图像中区域的局部和统计特性的纹理特征,已广泛用于海冰类型的分类[63,138,31,142,26,27]. 在海冰图像分类的灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析[56]方面已经进行了多项研究工作[138,101,89]. GLCM 需要定义许多重要的参数。Soh 和 Tsatsoulis [142] 定量评估了 GLCM 纹理参数和表示,他们确定了映射 SAR 海冰图像纹理特征的最佳纹理参数和表示。他们还开发了三个 GLCM 实现,并通过受监督的贝叶斯分类器在海冰纹理上下文中评估了这些开发的实现。其他纹理分析方法,如 Gabor 和马尔可夫随机场 (MRF),也可用于海冰图像分类。Clausi [25] 比较了基于 GLCM、Gabor、MRF 以及这三种方法的组合对 SAR 海冰图像进行分类的纹理特征能力。

神经网络也被应用于海冰类型的分类[74,14,181]. 例如,Comiso [33] 利用反向传播神经网络通过使用无监督 ISODATA 聚类分析结果来训练系统来改进分类。哈拉等人。[55] 开发了一种神经网络,该网络采用学习向量量化 (LVQ) 方法执行初始聚类,并通过迭代最大似然 (ML) 方法改进了结果,用于 SAR 图像中的海冰分类。佩德森等人。[119] 使用具有 3 层的前馈反向传播神经网络进行基于纹理特征的海冰类型分类。
除了上述分类方法之外,Yu 和 Clausi [180] 还开发了一种使用语义(IRGS)算法的所谓迭代区域生长,该算法

结合图像分割和分类对可操作的 SAR 海冰图像进行分类。在这个 IRGS 算法中,首先使用分水岭算法 [167] 将图像分割成小的同质区域,然后迭代执行基于 MRF 的标记和区域合并过程,直到无法进一步执行合并。IRGS 算法已应用于加拿大冰局 (CIS) 提供的海冰地图中的多边形,用于对海冰类型进行分类 [112],并通过结合基于 Wishart 分布的极化特征模型和进一步扩展极化 SAR 图像分类。修改关键步骤[179]。

需要说明的是,上述工作主要将海冰分为初年冰、多年冰和幼冰。这些海冰类型不同于我们在本书中分类的冰类型,如第 1.2.2 节所述。

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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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SURF Conference-Environmental Sciences – Rhode Island IDeA Network of  Biomedical Research Excellence
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Sea ice, defined as any form of ice that forms as a result of sea water freezing [91], occurs primarily in the polar regions and covers approximately $7 \%$ of the total area of the world’s oceans [168]. Sea ice is turbulent because of wind, wave, and temperature fluctuations, and it influences the movement of ocean waters, fluxes of heat, and circulation between atmosphere and ocean [1]. Sea ice plays important roles in climatology, meteorology, oceanography, physics, maritime navigation, marine biology, Arctic (and Antarctic) offshore operations, and world trade [137]. For example, if gradual warming melts sea ice over time, the abnormal changes in the amount of sea ice can affect the habitats of the animals that live in the polar regions, and it can disrupt normal atmosphere/ice/ocean momentum transfer and heat exchange that thereby may lead to further changes in global climate [2]. Moreover, the prevalence of sea ice will be a determining factor to human activities in the Arctic regions, such as scientific voyages, oil and gas activities, and Arctic shipping through the availability of the Arctic sailing routes from northern European to northern Pacific ports.

Ice concentration, ice floe size distribution, and ice types are important parameters in the field observations of sea ice. Because the sizes of the ice floes and brash ice can range from about one meter to a few kilometers, the temporally and spatially continuous field observations of sea ice are necessary for safe marine activities and understanding of the Arctic climate change. To that end, one of the most efficient ways to observe the ice conditions in the oceans is by using satellite, aerial, or nautical imagery and applying digital image processing techniques to the ice image data.
The analysis of image information obtained from remote sensors can reduce or suppress the ambiguities, incompleteness, uncertainties, and errors of the object and the environment via various processing techniques. It can also make the information of the object and environment more accurate and reliable by maximizing the use of image information from a variety of information sources, obtaining a more comprehensive and distinct environment. Therefore, various types of remotely sensed data and imaging technologies have been aiding the development of sea ice observation. Particularly the satellite observing systems and corresponding data processing algorithms have been widely used in the determination of sea ice parameters, such as extracting ice concentration $[141,34,136,79]$, classifying ice types $[59,26,144,14,180,47]$, and analyzing ice floe properties $[7,86,145]$. Nowadays the ice concentration data on a global scale has become available on a daily basis due to the development of microwave satellite sensors. According to this innovation, it has become possible to monitor the variability of sea ice extent on a global basis. However, it is still a big issue to predict the sea ice behavior in the numerical sea ice model due to the lack of our knowledge about the sub-grid scale information of in the JZ20-2 oil-gas field of the Liaodong Bay, and by this system, ice thickness, ice concentration, and ice velocity of the whole ice period in the Bohai Sea were determined continuously during the winter of $2009-2010$.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION

Ice concentration $(I C)$ is the ratio of ice on unit area of sea surface. To obtain $I C$ from a visual ice image, only the visible ice can be considered, including brash ice and, if visible in the image, submerged ice. With the image area, the height of the image taken above the ice sheet, and the segmentation, which is the identification of the ice pixels from the water pixels, the actual area of sea ice and sea surface can be derived. However, the actual domain area is not necessary for calculating the ice concentration.

In simplified terms, ice concentration from a digital visible image is, in this book, defined as the area covered by visible ice observable in the 2-dimensional image, taken vertically from above, over the total sea surface domain area of the image.
A digital image is a numerical representation of a 2-dimensional picture as a finite set of values called pixels. Hence, ice concentration can be derived by calculating the fraction of the number of pixels of visible ice to the total number of pixels within the image domain. An image may contain parts of land or other non-relevant areas. Thus, the domain area is an effective area within the image after the non-relevant parts have been removed. The ice concentration is then given by:
$$
\begin{aligned}
I C &=f(\text { image area, height above ice sheet, segmentation }) \
&=\frac{\text { Area of all visible ice within domain }}{\text { Actual domain area }} \
&=\frac{\text { Number of pixels of visible ice in the image domain }}{\text { Total number of pixels in the image domain }}
\end{aligned}
$$

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE TYPES

Various types of sea ice can be found in ice-covered regions, and different types of sea ice have different physical properties. As defined in Løset et al. [91]:

  • Floe is any relatively flat piece of sea ice $20 \mathrm{~m}$ or more across. It is subdivided according to horizontal extent. A giant flow is over $10 \mathrm{~km}$ across; a vast floe is 2 to $10 \mathrm{~km}$ across; a big floe is 500 to $2000 \mathrm{~m}$ across; a medium floe is 100 to $500 \mathrm{~m}$ across; and a small floe is 20 to $100 \mathrm{~m}$ across.
  • Ice cake is any relatively flat piece of sea ice less than $20 \mathrm{~m}$ across.
  • Brash ice is accumulations of floating ice made up of fragments not more than $2 \mathrm{~m}$ across and the wreckage of other forms of ice. It is common between colliding floes or in regions where pressure ridges have collapsed.
  • Slush is snow that is saturated and mixed with water on land or ice surfaces, or as a viscous floating mass in water after heavy snowfall.
    In this book, for simplicity, the size of the sea ice piece is the only criterion to distinguish ice floe and brash ice. That is, any relatively flat piece of sea ice $2 \mathrm{~m}$ or more across is considered as “ice floe”, while any relatively flat piece of sea ice less than $2 \mathrm{~m}$ across is considered as “brash ice (piece)”. The residual of ice pixels are considered as “slush”.
Ice-Floe Impact with a Rubble-Mound Causeway at the Port of Nome, Alaska |  Journal of Cold Regions Engineering | Vol 33, No 2
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图像处理代考

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海冰,定义为由于海水冻结而形成的任何形式的冰[91],主要发生在极地地区,大约覆盖7%占世界海洋总面积[168]。海冰因风、浪和温度波动而产生湍流,它影响海水的运动、热通量以及大气和海洋之间的循环[1]。海冰在气候学、气象学、海洋学、物理学、海上航行、海洋生物学、北极(和南极)海上作业和世界贸易中发挥着重要作用[137]。例如,如果随着时间的推移逐渐变暖使海冰融化,海冰量的异常变化会影响生活在极地地区的动物的栖息地,并且会破坏正常的大气/冰/海洋动量传递和热交换从而可能导致全球气候的进一步变化[2]。此外,海冰的流行将成为北极地区人类活动的决定性因素,

冰浓度、浮冰大小分布和冰类型是海冰野外观测的重要参数。由于浮冰和碎冰的大小可以从大约一米到几公里不等,因此对海冰进行时间和空间连续的实地观测对于安全的海洋活动和了解北极气候变化是必要的。为此,观察海洋冰层状况的最有效方法之一是使用卫星、航空或航海图像,并将数字图像处理技术应用于冰层图像数据。
对从遥感器获取的图像信息进行分析,可以通过各种处理技术减少或抑制物体和环境的模糊性、不完整性、不确定性和误差。它还可以通过最大限度地利用来自各种信息源的图像信息,使物体和环境的信息更加准确和可靠,获得更加全面和鲜明的环境。因此,各类遥感数据和成像技术一直在助力海冰观测的发展。特别是卫星观测系统和相应的数据处理算法已广泛应用于海冰参数的确定,例如提取冰浓度[141,34,136,79], 冰种分类[59,26,144,14,180,47], 并分析浮冰特性[7,86,145]. 如今,由于微波卫星传感器的发展,全球范围内的冰浓度数据已成为每天可用的数据。根据这项创新,可以在全球范围内监测海冰范围的变化。然而,由于缺乏对辽东湾JZ20-2油气田亚网格尺度信息的了解,在数值海冰模型中预测海冰行为仍然是一个很大的问题。该系统连续测定了渤海整个冰期的冰厚度、冰浓度和冰速。2009−2010.

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION

冰浓度(一世C)是海面单位面积上冰的比例。获得一世C从视觉冰图像中,只能考虑可见冰,包括碎冰,如果在图像中可见,还包括水下冰。有了图像面积,在冰盖上方拍摄的图像的高度,以及从水像素中识别冰像素的分割,就可以得出海冰和海面的实际面积。然而,实际的域面积对于计算冰浓度不是必需的。

简而言之,在本书中,数字可见图像中的冰浓度定义为从上方垂直拍摄的二维图像中可观察到的可见冰覆盖的区域,覆盖图像的整个海面域区域。
数字图像是二维图片的数字表示,它是一组称为像素的有限值。因此,可以通过计算可见冰的像素数与图像域内的像素总数的比例来得出冰浓度。图像可能包含部分土地或其他不相关区域。因此,域区域是去除不相关部分后图像内的有效区域。冰浓度由下式给出:
一世C=F( 图像区域,冰盖上方的高度,分割 ) = 域内所有可见冰的面积  实际域面积  = 图像域中可见冰的像素数  图像域中的像素总数 

机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE TYPES

在冰雪覆盖地区可以发现各种类型的海冰,不同类型的海冰具有不同的物理性质。正如 Løset 等人所定义的那样。[91]:

  • 浮冰是任何相对平坦的海冰20 米或更多。它是根据水平范围细分的。一个巨大的流程结束了10 ķ米穿过; 巨大的浮冰是 2 到10 ķ米穿过; 一大块浮冰是 500 到2000 米穿过; 中等漂浮物是 100 到500 米穿过; 一个小浮冰是 20 到100 米穿过。
  • 冰糕是任何相对平坦的海冰,小于20 米穿过。
  • 碎冰是由不超过2 米穿过和其他形式的冰的残骸。在碰撞的浮体之间或在压力脊塌陷的区域中很常见。
  • 雪泥是在陆地或冰面上饱和并与水混合的雪,或者是大雪后在水中形成的粘性漂浮块。
    在本书中,为简单起见,海冰块的大小是区分浮冰和碎冰的唯一标准。也就是说,任何相对平坦的海冰2 米或更大的海冰被认为是“浮冰”,而任何相对平坦的海冰小于2 米横跨被认为是“碎冰(片)”。冰像素的残差被认为是“slush”。
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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。

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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。

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