对经典的OpenSURFmatlab代码加入了较为详细的中文注释，以及一些算法讲解内容，对代码中的个别bug做出了改进，以使代码达到更好的普适性。
源代码来自OpenSURFmatlab版本，作者为D.Kroon， University of Twente (July 2010)，原网址为https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/28300-opensurf-including-image-warp?s_tid=mwa_osa_a。
2022-05-11 23:39:00
715KB
1
二、离散模型参考自适应控制
控制对象的离散方程为
A( q
- 1
) y( t) = q
- d
B ( q
- 1
) u( t) ( 3 .4 21)
式中
A ( q
- 1
) = 1 + a1 q
- 1
+ … + anq
- n
( 3 .4 22)
B ( q
- 1
) = b0 + b1 q
- 1
+ … + bmq
- m
( 3 .4 23)
参考模型的离散方程为
E ( q
- 1
) ym ( t) = q
- d
g H ( q
- 1
) r( t) ( 3 .4 24)
式中
E( q
- 1
) = 1 + e1 q
- 1
+ … + el q
- l
( 3 .4 25)
H ( q
- 1
) = 1 + h1 q
- 1
+ … + hl q
- l
( 3 .4 26)
E( q
- 1
) 稳定。设
G( q
- 1
) =
q
- d
g H ( q
- 1
)
E( q
- 1
)
要求控制对象的输出 y( t) 跟踪参考模型的输出 ym ( t)。系统如图 3 .4 1 所示。
先将式 (3 .4 21) 变换成下列预测形式
E( q
- 1
) y( t + d) = α( q
- 1
) y ( t) +β( q
- 1
) u( t) ( 3 .4 27)
—27—
2022-05-11 16:11:25
3.21MB
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该程序还要求实现以下功能
1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。
2. 求该去噪算法的MSE值。
2022-05-10 18:08:44
225KB
自适应中值滤波步骤
1. 指定模板的最小尺寸N和最大尺寸M，并按照(M-1)/2扩展图像边界。
2. 先使用NxN的模板取出图像中部分值。
3. 判断当前模板的中值是否可能为噪点，若可能执行步骤4，不是则执行步骤5。
4. 若当前模板尺寸小于M则扩大模板尺寸再执行步骤2，若当前模板尺寸等于M则使用中值替换原像素值再执行步骤6。
5. 判断模板中心点像素值是否可能为噪点，若可能则以中值替换原像素值，若不是则保留原像素值。执行步骤6。
6. 将模板尺寸减小为N，移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。
该程序还要求实现以下功能
1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。
2. 求该去噪算法的MSE值。
2022-05-10 18:08:40
225KB
h=imread('E:\资料\image\sql_t\1.bmp');
h1=rgb2gray(h);
level=graythresh(h1);
h2=im2bw(h1,level);
figure(1);
imshow(h2);
se=strel('line',7,90);
h3=imopen(h2,se);
figure(2)
imshow(h3);
2022-05-06 19:43:51
2KB
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输入图像的帧，计算出来ccm和awb的增益
% CORS = [CCM, WB_gain] = CalCCM(FRAME,FrameGR,width,height,bayer_order)
% from frmae of photo, get the ccm data ,and AWBdata
% Inputs:
% FRAME, the image need capture in light box,and there is color checker
% in the center of the photo.
% Outputs:
% CCM： CCM for the FRAME.
2022-05-06 18:01:30
5KB
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