rk3399开发板7.1系统录屏命令screenrecord去除180秒限制，将下载的文件放置在/system/bin/目录下即可（将最大时间改为了5小时）

我们提出了一个扩散导向模型，该模型在总变异和 Perona-Malik 模型之间提供了有效的相互作用。 框架中引入了两个参数来凸化我们的能量函数。 此外，为了处理乘法噪声，我们在框架中加入了基于对数的先验。 实证结果表明，所提出的方法生成更清晰和详细的图像。 更重要的是，我们的框架可以在更长的时间内发展，而不会弄脏关键的图像特征。

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使用过Landsat-7 ETM+影像数据的童鞋，你们是否因为影像的数据条带丢失所困扰呢？数据条带丢失也就是我们通常说的坏条带问题，遇到这种数据很让人头疼。

这个补丁提供了四个功能，分别是Install TimerNuke（解除时间限制）、Uninstall TimerNuke（恢复时间限制）、Remove WaterMark（消除测试版本水印）、Remove SendFeedback（消除反馈信息标记），按照自己的需要进行操作就可以了。

做这个的来由是一哥们想要通过手机的加速度和方位角数据，分离出手机在无重力情况下的加速度（类似于NS健身环的功能）。 那怎么实现呢：首先我们有的数据是手机的三个方位角度α，β，γ以及xyz方向上的加速度a_x，a_y，a_z。这个问题的关键在于怎么找出重力加速度，并把它去掉，那我们可以先把手机的方位还原为初始状态，即α，β，γ均为0，通过使用欧拉角变换公式： 通过欧拉角变换后，重力加速度被聚集到z分量上，直接减去一个g即可剩余的加速度即是无重力情况下的加速度。以下是基于MATLAB的方法： close all; clear all, clc a_init = [ 0; 5; 0];% 输入加速度

完整代码，可直接运行

针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题，提出一种基于视频图像的阴影去除方法。该方法在分析阴影产生机理的基础上，根据各像素点YUV空间上的像素模型，计算出带有阴影的目标相对于背景的失真系数，再根据设定的阈值区分出目标的实际轮廓和阴影区域，从而将目标阴影去除。实验结果表明，该方法能够快速检测和去除目标阴影，准确反映出目标的实际轮廓，并能够有效解决目标粘连问题。

matlab2014a代码ONLPoisson 该包中的代码通过用于图像去噪的神谕非局部算法 (ONL) 实现泊松散粒噪声去除，如下文所述： Qiyu Jin, Ion Grama 和 Quansheng Liu, 一种预言式非局部算法的泊松散粒噪声去除 内容 demo_onl.m - 复制论文表 1 中结果的脚本 nlm_poisson004.m - nlmps 算法的主要功能 ReadMe.md - 这个文件 Qiyu Jin、Ion Grama 和 Quansheng Liu，通过预言式非局部算法去除泊松散粒噪声 % ============================== ================================== 概述 函数“demo_nlmps”演示了使用论文中介绍的oracle non-local算法去噪。 依赖 此代码纯粹在 Matlab2014a 中实现，不依赖于任何其他工具箱。 接触 如果您有疑问、代码问题或发现错误，请告诉我们。请联系