细节增强的matlab代码

针对红外图像对比度低和细节信息少的特性，提出一种能保持亮度和增强细节的方法。改进的自适应双边滤波将图像分成基本层和细节层，在基本层利用基于高斯混合模型的直方图规定化实现亮度保持，在细节层利用人眼视觉特性自适应选取增强函数来增强较弱细节并保护原图像中的清晰边缘不失真，再恢复到原来灰度空间。研究结果表明：该算法可保持整体明暗视觉效果，同时，原图像中较暗和较亮处的细节都可得到有效增强.

细节增强的matlab代码Matlab Dicomseries阅读器 1.简介 这个小型的MATLAB工具箱提供了从包含许多DICOM文件的目录中读取一个或多个DICOM系列的功能。 DICOM文件会自动匹配在一起成为分区（每个分区通常是2D或3D卷）。 使用这些分区，可以将DICOM系列方便地读取到MATLAB中。 该代码可处理经典DICOM文件和增强型DICOM文件，并提供用于以一致方式读取它们和访问DICOM标签的实用程序。 重要说明：我们从经验中知道DICOM文件存在很多变化，并且代码可能无法正确处理所有DICOM文件。 我们在研究中严重依赖此代码，并将根据需要改进代码以处理新数据。 如果您发现DICOM文件中存在错误或错误，可以通过查找修复程序或让我知道来帮助改进此工具箱！ 重要说明2 ：此代码仅用于研究目的。 请不要将其用于任何临床实施！ 对于因使用此软件而造成的损坏，我不承担任何责任。 2.用法 下载此程序包，然后放在任何您喜欢的位置。 将dicomseries目录添加到您的MATLAB路径。 使用以下方法分析DICOM目录： partitions = readDicom

细节增强的matlab代码空气动力学预测的深度学习 该存储库包含用于创建和训练深层神经网络的脚本，该网络复制CFD求解器以对机翼进行空气动力学预测。 使用RANS（雷诺平均Navier-Stokes）求解器准备训练数据。 使用合理值的网格搜索对超参数进行了调整。 当前代码仅作为示例提供，并非最终版本，其中包括损失函数修改和解卷积步骤的多种方法。 s814机翼上的X速度轮廓图。 引用这项工作 如果使用此功能，请引用以下论文： Bhatnagar，Afshar，Pan，Duraisamy，Kaushik：使用卷积神经网络预测空气流场（计算力学，2019年） 介绍 今天，CFD求解器在产品的开发和设计中，特别是在机械和航空工程中，扮演着重要的角色。 执行高逼真度仿真的最大问题之一是进行此类仿真的时间以及执行该仿真的计算成本。 该项目是密歇根大学一项雄心勃勃的项目的基础，该项目使用深层神经网络，随着几何形状的变化，几乎实时地预测复杂车辆几何周围的空气动力流场。 假设是，训练有素的神经网络的使用可以实现这一点，而大部分的计算时间和精力都用于离线训练网络。 使用这种工具将大大缩短设计的周转时间，并

细节增强的matlab代码具有明亮通道先验的单微光图像增强的混合$ L_2-L_p $变分模型 付刚段炼肖春霞 注意：如果您有任何疑问，请通过电子邮件与我联系： 介绍 在本文中，我们考虑并研究了范数变量，并基于Retinex提出了具有明亮通道先验的混合$ L_ {2} -L_ {p} $变分模型，以将观察到的图像分解为反射层和照明层。 与现有方法不同，我们提出的模型可以保留反射层的更多细节，同时使照明层无纹理，从而避免了纹理复制问题。 此外，为了解决我们的非线性优化问题，我们采用了交替最小化方案来找到最优方案。 最后，我们在大量图像上测试了我们的算法，实验结果表明，该方法在定性和定量方面都比其他最新方法取得了更好的效果。 如果您使用该代码进行研究，请按以下方式引用我们的论文： @inproceedings{fu-2019-hybrid-l, author = {Fu Gang, Duan Lian, Xiao Chunxia}, title = {A Hybrid $L_2-L_p$ Variational Model for Single Low-light Image Enhanc

对FLIR公司数字细节增强技术进行了分析，认为该技术的处理结果之所以能够清晰显示不同温度背景下的细节信息源于对其原始14bits红外图像

细节增强的matlab代码DESC_模型 双重增强型自我校正模型 双重增强自校正（DESC）模型是锂离子电池的等效电路模型，也可用于其他类型的电池。 可以在这里访问DESC的相关文章 DESC是Gregor Plett的增强自校正（ESC）模型的增强派生。 因此，可以将ESC模型和DESC模型文章的相同文档用作理解代码框架的参考。 在了解了代码框架以及模型如何工作之后，便可以开发自己的模型。 所有详细信息，文档和说明都可以在下面找到 这是什么回购？ 在此框架中，我为电池模型开发了python代码框架，并且该框架还包括针对模型的优化和参数估计脚本。 在这里，我对simulink进行了类似的研究。 现在，我将框架移到了Python中。 这里有一个用于增强型自我校正模型（ESC）的类似框架。 我在这里使用了部分代码，但结构完全不同。 DESC模型是锂离子电池的等效电路模型。 可以为您自己的模型修改此模型，并且可以将相同的框架用于建模和估计等。另外，我对模型做了很多优化（尤其是使用非线性最小二乘估计），因此，可以将这些优化脚本用于不同的功能，这可能是一个很好的起点。 如何开始 首先，我已经为A

细节增强的matlab代码水下图像增强 该项目由Jonathan Nguyen和Bruno Bombassaro创建，用于UCLA的ECE 113D设计顶峰课程。 该项目的目标是在运行C的平台上实现该算法。特别是，我们在意法半导体NUCLEO-H745ZI板上测试了该实现。 按照目前的情况，H7板的RAM限制阻止了我们的程序在其上运行。 因此，今后，算法实现仍将用C编写，但不再特定于H7板。 使代码与运行C的嵌入式平台兼容的唯一附加功能是实现特定的文件IO功能（这些是H7上的USB_HOST功能）。 算法 该算法由Ancuti等。 al。 是为了修正水下拍摄的常见缺陷而创建的。 例如，光在水下传播越深，低频光分量衰减的程度就越大。 对于水下图像，这意味着红色通道比在水面上拍摄的照片更柔和。 另外，水中存在的颗粒物会引起类似雾霾的效果，使边缘模糊并使图像细节模糊。 为了解决这个问题，该算法执行以下步骤。 白平衡 伽玛校正（1） 在（1）上图像锐化 计算（2）和（3）的拉普拉斯权重图 计算（2）和（3）的显着性权重图 计算（2）和（3）的饱和权重图 合并权重图 利用融合技术的权重图重建图像

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点，本文提出一种消除光晕和细节增强的 Multi-scale Retinex（MSR）红外图像增强算法。首先，以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益，然后，采用改进的引导滤波核函数估计照度分量，在对数域对多尺度 Retinex 数学模型求解，获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后，为进一步增强细节和提升亮度，对反射分量依灰度等级进行自适应增强，并通过偏移调整和Gamma 校正改善图像亮度，得到最终增强图像。实验结果表明，本文算法相对其它的 Retinex 增强算法，可有效地消除光晕现象，突出细节，可获得视觉效果良好的增强结果.

细节增强的matlab代码移动边缘计算（MEC）论文的实施 基于Lyapunov优化的动态计算分流（LODCO） Lyapunov Optimization-based Dynamic Computation Offloading (LODCO) Algorithm是论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算分载”中提出的算法，可以在上找到。 相应的代码目录是“ LODCO”。 LODCO算法 该算法的MATLAB代码为LODCO.m 。 基于LODCO的算法 LODCO-Based eps-Greedy Algorithm和LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的QoE感知和单元容量增强计算LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy ”中提出的算法，可在以下网站找到或我的个人资料页面：。 相应的MATLAB代码分别为LODCO_based_e_Greedy.m和LODCO_Based_Genetic_Algorithm