标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

利用Matlab来分析一维光子晶体的反射率、透射率等光学性质

传输矩阵法在计算一维光子晶体方面的应用，计算反射率、透射率等

传输矩阵法，一般用来研究周期性分层介质中的传输特性。
对于分层媒质的微分方程在特定条件下的解，最简单便捷的方式便是使用传输矩阵。
传输矩阵法就是用矩阵的形式来描述电磁波在多层介质中的传播情况，在每一层介质中传播过程中的运动规律满足的Maxwell方程组。

报道了444nm蓝光激光二极管抽运的掺镨氟化锂钆(Pr3+:GdLiF4)固体红光激光器。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。

大气透射率仿真，应用在红外遥感，微波测温中（海水表面温度）

基于耦合模理论的光纤光栅MATLAB反射谱仿真，有图，有代码

根据GeC薄膜折射率可调的特点，采用磁控溅射技术，在Ge基底上沉积了不同折射率的GeC薄膜以及类金刚石(DLC)膜和红外双波段保护膜。
利用红外光谱仪测试了样品的红外透射光谱，利用偏光显微镜和显微硬度计测量了样品的维氏硬度。
结果表明，GeC,DLC以及红外双波段保护膜均能显著提高样品的显微硬度；
红外双波段保护膜在3.7~4.8μm和7.5~10.5μm波段范围内的平均透射率均高于94%，样品硬度高于单层GeC薄膜和DLC薄膜。
红外双波段薄膜样品通过了GJB2485-95规定的环境实验。

通过创建MFC项目，运用底层算法，使用C++编程语言，通过由人眼发送光线，对光线进行跟踪，分析物体的折射率，反射率，透射率，以及物体自身的颜色，并考虑环境光，太阳光等，将物体渲染出来

针对于斜入射激光辐照光学薄膜的情景，将激光的电矢量正交剖析为s偏振以及p偏振，并从麦克斯韦方程组动身，求患上激光在膜层中传输的电磁场漫衍，进而对于薄膜的光学特色举行了数值阐发。
以高反膜为例，下场评释：随着入射角的增大，s偏振光的反射率、透射率以及排汇率有庞大的浮动；
而p偏振光的反射率、透射率以及排汇率有明晰的变更，其反射率垂垂减小，透射率以及排汇率垂垂增大；
在高反膜中间波长左近，s偏振光以及p偏振光均有一高反宽带，与s偏振光相比，p偏振光的宽带明晰变窄，且p偏振光的排汇率相对于较高。

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。