提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。

一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

正则化算法的matlab程序，采用Tiknov标准方法计算反问题的程序-Regularizationalgorithmmatlabprogram,usingtheprogramTiknovstandardmethodtocalculatetheinverseproblem

基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建

其中包含奇异值分解/L曲线/tikhonov正则化方法等正则化方法的matlab程序

关于解决病态方程组常用的Tikhonov正则化方法，对开始学习求解不适定问题有比较大的意义。

本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部AC模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局部正则化的[+图像重建模型#并给出了相应的数值求解算法$

提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。

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。