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针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题，提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务，然而目前常用的几种梯度算子，包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进，并与高斯滤波器相结合，应用高斯滤波器平滑图像，抑制噪声，再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后，在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验，将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示，提出的方法所获得的峰值信噪比（PSNR）高于对比算法，而均方误差（MSE）更小。实验结果表明，提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。

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本文为大家分享了python实现俄罗斯方块游戏，继上一篇的改进版，供大家参考，具体内容如下 1.加了方块预览部分 2.加了开始按钮 在公司实习抽空写的，呵呵。觉得Python还不错，以前觉得像个玩具语言。希望能够用它做更多大事吧！！！加油。 截图如下： 代码如下： #coding=utf-8 from Tkinter import *; from random import *; import thread; from tkMessageBox import showinfo; import threading; from time import sleep; class BrickGam

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三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

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引言　　开关电源是利用现代电力电子技术，控制开关晶体管的导通和关断的时间比率，维持输出电压稳定的一种电源，它和线性电源相比，具有效率高、功率密度高、可以实现和输人电网的电气隔离等优点，被誉为离效节能电源M目前开关电源已经应用到了各个领域，尤其在大功率应用的场合，开关电源具有明显的优势。　　开关电源一般由脉冲宽度控制(PWM)IC、功率开关管、整流二极管和LC滤波电路构成。在中小功率开关电源中，功率开关管可以集成在PWM控制IC内。开关电源按反馈方式分为电压模式和电流模式。电流模式开关电源因其突出的优点而得到了快速的发展和广泛的应用。但是电流模式的结构决定了它存在两个缺点:恒定峰值电流而非恒定平