关于图像复原技术很全面的一篇文章，很多数字图像复原的研究都参考此文献

我们在做MSP430单片机开发时，少不了MSP_FET430UIF 工具，但是当不小心操作乱点，对MSP_FET430UIF 工具进行更新失误后，可能会导致工具上的：MSP430F1612 芯片固件丢失，此时USB连接电脑后，设备管理器中显示TUSB3410，貌似变砖了，为了能够救治它，折腾了一天的时间，现在将软件工具分享。但是需要有另外一个好的MSP_FET430UIF 工具来复原固件丢失MSP_FET430UIF 工具 ，这点大家需要留意！如下是操作指南链接，请阅读参数步骤：https://blog.csdn.net/CSDN_CJDQ/article/details/125410790

matlab魔方光源代码魔方 3D Rubik's Cube Solver and GUI Presenting 我的第一个MATLAB程序项目和清晰的操作步骤在'solving-rubiks-cube.pdf'文件中给出。 视频演示显示在“RubiksCube.zip”文件中 Scrambled Rubik's Cube: 魔方动作: Finished Rubik's Cube:

对于泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像复原问题，为解决传统方法中存在的阶梯效应，提出了一种基于Hessian矩阵范数的正则化方法.在泊松概率模型的基础上，该方法引入Hessian矩阵范数作为正则条件，并应用交替方向乘子法和梯度投影方法求解最优化模型.在激光扫描共聚焦显微镜实验中，所获得的复原图像质量优于传统方法，此结果证明了该方法可以有效地复原泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像.

Phasepack为非凸和凸算法提供了Matlab实现解决相位恢复问题。实现了HIO算法和shrinkwrap，里面还有详细的介绍文档，也可以根据介绍文档去下载其他的内容。

为降低最大后验概率（MAP）超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度，减少迭代运算量，提出了一种超分辨率复原新算法。先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像，用其余低分辨率图像估计参考图像，通过训练模糊参数使估计的均方误差最小，自适应地估计最佳模糊参数。然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性，将训练结果直接用于超分辨率复原。复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中，改进了复原运算的处理流程。相对于其他MAP复原算法，新算法不需要人工调整

此为福州大学数字图像处理课程本人实验代码，包含基本的图像时域，空域增强，伪彩色，图像复原，变换域变化等

为提升水下图像的视觉效果, 提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型, 在此基础上, 利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果；然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系, 采用逆滤波去除前向散射分量；最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理, 并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明, 该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度, 视觉效果更接近自然场景下的图像。

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。

深度优先遍历复原二阶魔方python代码+详细代码注释+实验报告详细步骤