标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码,可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法,并且提供了相应的Matlab实现,可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家,他的去雾算法在图像处理中具有重要地位,常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中,去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术,尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型,假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率(transmissionmap)来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性,估计透射率,并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码,经调试可直接运行处理模糊图片”,这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片,无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法,通常会涉及到以下几个关键步骤:1.**暗通道预处理**:找到图像中最暗的部分,这部分通常是由于雾的影响造成的,可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**:根据暗通道特性,估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**:分析图像全局亮度来估计大气光,这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**:利用透射率和大气光信息,通过物理模型对图像进行反卷积,恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上发表的,而“defog”直接对应了去雾这一功能,表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理,尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码,不仅可以深入了解何凯明的去雾算法,还可以提升在Matlab中的编程能力,为自己的项目或研究提供强大的工具支持。
2025/9/28 13:24:28 226KB 图像去雾
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网博士智能建站7.0授权+破解+说明测试通过,100%可用!
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文档是黄海广博士针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)视频做的笔记,v5.44,746页。
最后修改:2018-04-30。
2025/9/11 2:02:01 19.19MB ai 吴恩达 深度学习
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这是Coursesra深度学习课程全部的中文翻译版本,对于时间不宽裕或者习惯阅读文献的同学学习深度学习十分有利,也能解决了视频在线课程也有其弊端,就跟很多人不喜欢微信语音一样,想要在视频中查找和回顾相关的知识点并不方便。
课后编程作业代码已更新到最后一周,感谢黄海广博士等最资源的整理。
2025/8/24 2:45:50 22.69MB Deeplearning
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复旦大学博士论文,系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术
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该程序的主要功能是同时用直方图和饼图显示某一高校的博士研究生、硕士研究生、本科生和专科生的比例分布,并用文字和不同颜色表示学生的类别。
通过设置坐标映射模式定义饼图和直方图的逻辑坐标原点、坐标方向和单位。
可以在程序里修改比例,改变图形。
我是一个初学者,这个程序是自己一步一步摸索出来的,肯定有很多不足,请大家指正。
2025/7/13 7:01:36 1.82MB MFC/C++ 柱状图 饼图
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本资源包含了PDF与MATLAB源代码。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著,是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统:采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成:第一部分——采样率转换,内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法;
第二部分——数字滤波器组,这部分是对第一部分知识的延续应用,并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章,内容精炼新颖,条理清楚,而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容,设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题,方便读者理解。
  《多采样率系统:采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程,以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读,也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。
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【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作  者】(加)SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译  者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析,力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术,接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题,便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录,包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础,并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验,这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容,形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展,特别是计算机与通信的有机结合,现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中,各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷,现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生,新需求逐步扩展的背景下,建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展,这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统,还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统,以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍:SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者,加拿大皇家学会院士,IEEE会士,于1953年获得英国伯明翰大学博士学位,现任加拿大麦克马斯特大学教授,在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章,在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰,著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验:平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引
2025/6/29 1:22:56 17.56MB 西蒙.赫金 通信系统 第4版 中文版
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【大功率近红外半导体激光对蝗蝻致死作用的研究】这篇研究主要探讨了大功率近红外半导体激光对蝗蝻(Oedaleus asiaticus B.Bienko Nymphae)的致死效应,旨在寻找一种环保且高效的蝗虫防控方法,以替代传统的化学药剂。
研究中使用的激光器具有2W的功率和808nm的波长,这种类型的激光属于近红外范围,其热效应可能会对生物组织产生显著影响。
研究者针对三龄及以前龄期和三龄期后的亚洲小车蝗蝻进行了分组实验。
实验中,激光束直接照射蝗蝻的头部,以不同的功率密度和照射时间进行测试,并在照射后立即、5小时后以及次日观察蝗蝻的存活状态。
通过对比实验组和对照组,发现激光照射的蝗蝻在照射部位出现热损伤,活动能力显著下降。
随着激光剂量的增加和照射时间的延长,蝗蝻的活动能力进一步降低,死亡率逐渐升高。
研究结果显示,近红外激光对蝗蝻头部的照射具有良好的致死效果,且年龄较小的蝗蝻对激光的敏感度更高,致死效果更佳。
这是因为较年轻的蝗蝻身体结构相对脆弱,对热能的耐受性较低。
这一发现对于早期防治蝗灾具有重要意义,可以在蝗虫发育初期就有效控制其数量,防止其进一步扩散和造成更大的农作物损失。
激光作为一种非接触式杀虫手段,具有精准、快速和环境污染小的优点。
然而,该研究并未深入探讨激光对其他生物的影响,以及在实际操作中的可行性、成本效益和技术难题。
未来的研究可能需要考虑这些问题,同时,还需要进一步优化激光参数,以达到最佳的杀虫效果,同时避免对生态环境的潜在影响。
此外,该研究得到了高校博士点基金的支持,表明了学术界对这一领域的重视。
作者姚明印和周强分别是博士研究生和教授,他们的研究方向包括光机电生物诱导技术,这为理解激光在生物防治中的应用提供了专业背景。
这项研究为利用大功率近红外半导体激光控制蝗虫提供了理论基础,但实际应用仍需结合生物学、环境科学和技术工程等多方面的考量。
通过深入研究和优化,激光技术有望成为一种有效的生物控制策略,为全球的蝗虫防治提供新的解决方案。
2025/6/19 18:22:09 99KB
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【应聘人员面试情况记录】在招聘过程中,面试是评估应聘者是否符合职位需求的重要环节。
以下是对面试情况的详细记录,旨在为后续的决策提供全面、客观的数据支持。
1. **应聘人员基本信息** - 姓名:这部分应填写应聘者的全名,以便后续追踪与联系。
- 性别:了解应聘者的性别可以帮助公司考虑多元化的团队构成。
- 教育程度:应聘者的学历背景是评估其专业能力的一个关键因素,如本科、硕士或博士等。
- 年龄:年龄可能与工作经验、学习能力及适应性有关,但需注意避免年龄歧视。
- 户口所在地:对于某些需要工作许可证或居住证的岗位,户口所在地可能会影响应聘者的资格。
- 政治面貌:在中国,某些国有企业或特定岗位可能需要考虑应聘者的政治面貌。
- 目前所在单位:这可以反映应聘者的行业背景和工作经验。
- 目前担任职务:了解应聘者的现有职位,可对其技能和经验进行预判。
- 联系电话:确保能及时与应聘者取得联系,进行进一步的沟通。
2. **申请职务**:应聘者所申请的职位名称,如软件工程师、项目经理等,对应着特定的工作职责和要求。
3. **职业技能**:应聘者的专业技能和软技能,如编程语言、项目管理能力、团队协作精神等,这些都会直接影响其能否胜任工作。
4. **面试问题与说明** - 问题1:通常包括对专业知识的提问,例如“你如何解决一个复杂的编程问题?”或者“你在以往项目中遇到的最大挑战是什么?”。
- 问题2:可能涉及应聘者的行为或态度,如“你是如何处理团队冲突的?”或“描述一次你主动承担额外工作的情况”。
- 问题3:可能考察应聘者的长远规划与公司契合度,例如“你如何看待公司的发展前景,以及你个人的职业规划?”。
5. **其他说明**:这部分可以记录面试官对应聘者的第一印象、交流中的表现、潜在优势和不足,以及任何可能影响招聘决策的细节。
面试记录是评估人才的关键工具,它不仅帮助人力资源部门做出明智的决定,还能为后期的员工培训和发展提供依据。
在整理和分析这些信息时,要保持公正和专业,确保招聘过程的公平性和有效性。
2025/6/19 12:08:31 20KB
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡