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第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。
分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络功能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。

由于Python语言的简约性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
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蚁群算法的文献中所用到的实验数据，各类全

应用小波工具箱进行脑电降噪实验数据，及相关MATLAB程序，可查看小波降噪前后的波形对比

手册的内容包括初等数学、初等数论、微积分、解析几何与微分几何、高等代数、微分方程与积分方程、函数论、概率论、傅立叶分析、矢量与张量、特殊函数等一些常见的内容，还包括某些广泛使用的数学方法，如最优化方法、有限元法、数理统计、实验数据处理等，同时对于那些通常认为比较抽象而又重要的数学理论，如抽象代数、线性空间、一般拓扑学、泛函分析等也作了一定的说明。
为方便查阅和携带，精品技术论坛的Sunzhuo同学用了几天时间将其制造成为chm文件。
因为＞10M，资料分两卷上传。
请先下载第一卷：http://download.csdn.net/source/335917

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