针对在处理图像过程中，原始图像成像质量不高的问题，在图像处理软件中采用了图像增强方法，对图像某些信息突出显示，以达到改善图像视觉效果的目的。通过分析图像中成像的各个要素，采用了线性变化和非线性变换的方法实现对图像成像要素的增强，并采用加权最小二乘法对增强算法给予一定的优化，最后给出图像各个阶段的效果图以及仿真。通过仿真实验，得出算法可以有效的用于图像的增强处理中的结论。

抽奖随机加权示例源码，根据装备的权重产生暴出率，好的装备会暴出率极低 前台可根据输入抽取的次数，展示暴击结果 示例有两个一个是装备的暴出展示，一个是餐馆抽中几率展示

连续法相对定向+加权迭代法检测粗差

夜间图像光照不均匀, 存在色偏, 去雾难度较大。目前图像去雾算法主要针对白天场景, 有关夜间图像去雾算法的研究较少。基于结构-纹理分层模型提出新的夜间图像去雾算法, 将夜间有雾图像分解为结构层和纹理层。在结构层采用中值滤波器估计环境光, 利用加权范数L1正则化模型对其进行优化, 并进行去雾和颜色校正处理；在纹理层利用离散余弦变换系数估计透射率。最终融合纹理层与去雾后的结构层得到去雾图像。实验结果表明, 采用该算法对夜间图像去雾后图像细节清晰, 颜色自然, 去雾效果显著。

目标函数最小化的目的：一方面，使得近似解最大程度接近真解；另一方面，求得构成近似解的待定系数。 数学上，构成目标函数的方法很多，不同的构成方法就形成了不同的数值解法，电磁场中就常见的是：加权余量法和变分法。

C++源码，反距离权重法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数，默认值为2。（一般0.5到3的值可获得最合理的结果）。

matlab求导代码估算瞬时能量 收集M文件（计算机代码）以实施瞬时能量测量，包括中的“非线性能量算子”，如中所述。 需要Matlab或Octave编程环境。 更新（2019年9月）：该代码的Python版本位于 内容 概述 实现估算频率加权瞬时能量的方法。 实现Teager–Kaiser运算符，通常称为非线性能量运算符，并在参考文献中提出了类似的频率加权运算符。 对于离散信号x（n），简单定义了Teager-Kaiser运算符，如下所示： Ψ[x(n)] = x²(n) - x(n+1)x(n-1) 拟议的能源措施定义为 Γ[x(n)] = y²(n) + H[y(n)]² 其中y（n）是x（n）的导数，使用中心有限差分方程y（n）= [x（n + 1）-x（n-1）] / 2估算，而H [·]是x（n）的离散希尔伯特变换。 参考包含更多详细信息。 快速开始 下面的示例为测试信号（两个正弦信号的和）生成Teager-Kaiser运算符和建议的包络-微分运算符，将以下代码剪切并粘贴到Matlab（或Octave）中： % generate two sinusoidal signals:

《数据机构与算法》三级项目，开发C++类arrayWGraph，用临接数组描述加权无向图，带界面，有报告，开发工具为Visual Studio 2015。本项目开发arrayWGraph类首先对课本上的Graph类进行继承，对其主要的纯虚函数进行逐个的实现，例如构建无向图，增加边，删除边等操作。完全按照面向对象的思想对函数和程序进行编写，除此之外，又增加了一些对于arrayWGraph类使用的操作函数。让使用者使用起来更加的方便。

阻尼最小二乘法matlab代码降噪/超分辨率 此代码对多对比度MR图像进行消噪或超分辨。 它会先转换具有多通道总变化的数据生成模型。 它可以处理具有不同分辨率和视野的多种对比度。 它还可以利用相同对比度的多次重复。 依存关系 该代码是用Matlab编写的，并且取决于软件的开发分支，该分支应该在Matlab路径上。 通常只限于在该分支机构工作的人员访问此分支机构。 如果您不愿意，但想尝试使用此软件，请给我们发送电子邮件以获取副本。 为了提高速度，建议在激活OpenMP的情况下重新编译SPM。 这可以通过遵循来完成，除了必须指定选项USE_OPENMP=1之外。 例如，在linux上： cd /home/login/spm12/src make distclean make USE_OPENMP=1 && make install make external-distclean make external && make external-install 用法 SPM批次 如果将超分辨率复制到SPM的toolbox/文件夹中，则可以在SPM批处理系统中使用它，可以通过单击主窗口中的“批处理

本文设计的是一种加权中值滤波算法，窗口大小是5（列）*1（行），适用于灰度图像实时视频处理，可以有效淡化视频竖条纹。同时为了保持图像的细节，采用如下图所示的加权窗口。