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二级分类:
MATLAB图像去雾【多方法,GUI】.zip
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
2023/11/24 21:08:26
6.56MB
MATLAB
图像去雾
GUI界面
暗通道图像去雾
1
E:\micsoftedgeload\Compressed\rfs_tracking_toolbox_new.7z
本资源为随机有限集学习的matlab代码资源,如不能运行,请私聊联系博主!主要内容为随机有限集在多目标跟踪领域的应用,有PHD、Bernoulli、Cbmember、Glmb滤波的实现。
2023/11/24 17:40:51
73KB
随机有限集
matlab
多目标跟踪
rfs
1
随机过程及其在金融领域中的应用课后答案(2——4章)
随机过程及其在金融领域中的应用(书的作者为:王军)课后答案(2——4章)
2023/11/24 16:47:13
252KB
随机过程
王军
1
2020美赛3月BCF题思路、理解和精翻译pdf
2020美赛3月BCF题思路、理解和精翻译pdf,美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办,是唯一的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。
赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。
2023/11/23 20:25:26
6.97MB
数学建模
美赛
B题
C题
1
信息安全服务企业三年发展战略规划(2018-2020)
信息安全服务企业三年发展战略规划(2018-2020)一、战略发展目标公司将继续扩大网络安全服务领域的投入;持续地改善和优化公司的技术研发体系、产品体系、服务支撑体系和管理流程,稳步提升公司在上海信息安全行业的市场份额、品牌形象,同时积极开拓国内市场,致力于将公司打造成为在全国范围内、提供网络安全等级保护建设咨询以及解决方案的最受用户信赖的信息安全公司之一。
2023/11/23 14:54:17
39KB
信息安全
战略规划
企业服务规划
1
MATLAB在时间序列建模预测及程序代码
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。
代码
2023/11/22 22:50:41
488KB
时间
1
《FPGA应用开发入门与典型实例》完整版PDF
本书全面讲解了fpga系统设计的背景知识、硬件电路设计,硬件描述语言veriloghdl的基本语法和常用语句,fpga的开发工具软件的使用,基于fpga的软核嵌入式系统,fpga设计的基本原则、技巧、ip核,fpga在接口设计领域的典型应用,fpga+dsp的系统设计与调试,以及数字变焦系统和pci数据采集系统这两个完整的系统设计案例。
本书实例丰富,适合fpga系统设计初学者。
2023/11/22 22:33:16
14.62MB
FPGA应用开发入门与典型实例
怎么学习fpga
fpga学习书籍
fpga入门书籍
1
无监督学习方法以及应用谢娟英
无监督学习是机器学习的一个重要分支,其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果,包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法;
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
2023/11/21 9:58:40
86.49MB
机器学习
无监督学习
1
深度学习实体关系抽取研究综述
实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.
2023/11/21 3:24:24
1.85MB
深度学习
实体关系
1
用户体验在产品发展过程中所扮演的角色
谁都不愿意只身一人呆在山间小屋或孤零零地下室里埋头工作。
创建产品的过程中,我们每个人都需要与他人合作良。
好的合作是保证你的用户体验解决方案能够提升产品价值并获得成功的关键特征。
合作会更加有效,但是最重要的是,这可以确保你的设计能够同时满足用户和客户的需求。
就像那些已经在用户体验这个领域工作了数十年的人一样,我受到过六种开发方法的训练,完成了150多个敏捷项目,但这些天有一样东西令我很困惑,就是术语瀑布。
在前敏捷时代,我从未在声称过自己正在做瀑布开发的机构里工作过。
如果我当时听到某个团队是“将设计投到墙上”时,现在我也会做出和他们当初一样的做法,一定要嘲弄回来吧。
产品开发——至少对于那些任何人都
2023/11/20 23:52:06
670KB
用户体验在产品发展过程中所扮演的角色
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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