基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,处理了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.
2016/9/27 20:12:09
919KB
1
在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。
2020/11/11 15:23:08
1.33MB
1
本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.
2019/7/10 3:36:03
1.85MB
1
matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
2019/3/16 4:37:57
9KB
1
装修设计公司网站源码_php装修网站源码[自适应手机版]采用一库两站简约方便管理后台，一个后台管理两网站，电脑版手机版1、网站手工DIVcss，代码精简，首页排版整洁大方、布局合理、利于SEO、图文并茂、静态HTML；
2、程序自带XML地图，有利于搜索引擎快速收录和排名
2、程序自带XML地图，有利于搜索引擎快速收录和排名
2021/6/23 5:34:55
22.91MB
1
基于二次型功能指标学习算法的单神经元自适应PID控制MATLAB仿真代码，MATLAB2014a下可运行，控制对象传递函数可以自行修改。
2017/11/3 19:39:48
2KB
1
StrongShop是一款免费开源的跨境电商商城网站。
基于PHPLaravel6框架开发，遵循BSD-3-Clause开源协议，免费商用。
支持多语言，多货币，多种国际配送方式。
PayPal支付，国际信誉卡支付。
PCWeb端和移动端自适应。
基于PHPLaravel6框架开发，遵循BSD-3-Clause开源协议，免费商用。
支持多语言，多货币，多种国际配送方式。
PayPal支付，国际信誉卡支付。
PCWeb端和移动端自适应。
2021/11/1 17:35:43
27.32MB
1
为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2020/2/17 3:21:14
1.18MB
1
数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
1
一套完善的夜场信息发布系统，自带全国各城市地区数据，适合做全国站或地方站，您可以用来搭建夜场酒吧招聘类，夜店娱乐招聘，KTV招聘，夜总会招聘，酒店预订，ktv预订等类型的垂直细分行业信息网站，适合各类娱乐招聘，模特佳丽信息，夜场兼职全职信息发布，各种花场信息发布等夜场垂直类信息发布首选建站系统。
模板简约，实用，大气。
大部分模板是响应式自适应模板，兼容各种不同的平台，利于优化。
模板简约，实用，大气。
大部分模板是响应式自适应模板，兼容各种不同的平台，利于优化。
2015/4/9 15:41:44
12.47MB
1
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