这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
大家一起交流吧~
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
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2023/12/12 2:22:24
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通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
2023/12/6 9:40:38
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一、实验目的：1．复习MATLAB的基本命令，熟悉MATLAB下的基本函数。
2．复习信息熵基本定义,能够自学图像熵定义和基本概念。
二、实验内容与原理：实验内容：1．能够写出MATLAB源代码，求信源的信息熵。
2．根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB程序，求出给定图像的图像熵。
2．复习信息熵基本定义,能够自学图像熵定义和基本概念。
二、实验内容与原理：实验内容：1．能够写出MATLAB源代码，求信源的信息熵。
2．根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB程序，求出给定图像的图像熵。
2023/12/3 2:29:53
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一、课题题目基于MATLAB的图像去雾系统二、课题介绍雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。
尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。
因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。
近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。
其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。
MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。
本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。
分别是全局直方图均衡化、Retinxe算法和同态滤波算法。
通过计算去雾前后图片的psnr和信息熵来对比三种算法的处理效果。
这三种算法不仅仅适用于由于恶劣天气造成的图像对比度降低的情况，其对于处理其他对比度较低的图像也是非常有帮助的。
三、GUI界面设计
尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。
因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。
近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。
其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。
MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。
本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。
分别是全局直方图均衡化、Retinxe算法和同态滤波算法。
通过计算去雾前后图片的psnr和信息熵来对比三种算法的处理效果。
这三种算法不仅仅适用于由于恶劣天气造成的图像对比度降低的情况，其对于处理其他对比度较低的图像也是非常有帮助的。
三、GUI界面设计
2023/11/24 21:08:26
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在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.
2023/11/24 4:05:53
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本课程主要介绍视频编解码的基础知识，并详细讲解新一代视频编解码标准HEVC。
涉及到的课程内容有：数字视频格式、HEVC编码结构、帧间帧内预测、残差变换、残差变换系数量化、环路后处理、熵编码等。
涉及到的课程内容有：数字视频格式、HEVC编码结构、帧间帧内预测、残差变换、残差变换系数量化、环路后处理、熵编码等。
2023/11/23 11:55:27
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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
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