描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

频散曲线matlab代码 mat_inverse Matlab code to invert for the dispersion curve

用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“

在过去的几十年中，对快速机动目标进行成像一直是一个活跃的研究领域。 通常，实现具有多个元件的阵列天线以避免在合成Kong径雷达反演（ISAR）成像中涉及的运动补偿。 但是，与仅使用一根天线的ISAR成像系统中实现的复杂算法相比，由于硬件复杂性高，因此存在价格困境。 本文提出了一种具有两个分布式阵列的宽带多输入多输出（MIMO）雷达系统，以降低系统的硬件复杂性。 此外，给出了系统模型，等效阵列生产方法和成像程序。 与经典的真实Kong径雷达（RAR）成像系统相比，在我们的方法中有非常重要的贡献，因为可以获得许多附加的虚拟阵列元素，因此可以将较低的硬件复杂度纳入成像系统。 提供了数值模拟以测试我们的系统和成像方法。

逆问题是几乎所有遥感探测的数学原理，诸如医学成像、地震探测、雷达成像，超声探测等。掌握了逆问题求解方法，也就掌握了不同探测模式的共同本质。

7.5 聚类法 思路 将像素投射到特征空间成为样本点，根据样本点在特征空间的分布特性进行聚类。将类别标号投射回图像空间作为 像素的标号，进而实现分割。 哪些视觉元素容易被聚为同一类（1F2S2P4C） Proximity : 空间相邻性 Similarity : 特征相似性 Common fate : 运动同向性 Common region : 区域归属 Closure : 趋向于闭合 Parallelism : 平行性 Symmetry : 对称性 Continuity : 连续性 Familiar pattern : 组合后的熟悉程度 代表性的聚类分割算法 合成聚类与分裂聚类 每个样本点作为一个独立的簇；将所有样本作为一个簇 K-means 算法 模糊 C 均值聚类 Meanshift 算法 SLIC 超像素 K-means 的基本思想 将图像中所有的元素视为来源于 k 个类别，根据样本到类别中心的特征距离判断像素的归属，通过迭代更新的方式 在逼近类别模型参数的同时实现像素的分类。 K-means 的步骤 1. 为像素选择特征向量（比如 YUV 色彩特征），将所有像素映射为特征空间中的样本点。 2. 选择类别数量 k，在特征空间随机初始化 k个类的中心。 3. 根据样本点到类中心的距离，为每一个样本点选择距离最近类作为类别标号 4. 根据新的分类结果，以同一类样本点的特征均值更新类中心。 5. 重复步骤 3-4， 直到类中心的位置不再发生变化。

模仿学习基准实施 该项目旨在提供模仿学习算法的清晰实现。 目前，我们已经实现了行为克隆， （带有综合示例），和。 安装： 安装PyPI版本 pip install imitation 安装最新的提交 git clone http://github.com/HumanCompatibleAI/imitation cd imitation pip install -e . 可选的Mujoco依赖性： 请按照说明在安装 。 CLI快速入门： 我们提供了几个CLI脚本作为imitation实现的算法的前端。 这些使用进行配置和复制。 从examples / quickstart.sh中： # Train PPO agent on cartpole and collect expert demonstrations. Tensorboard logs saved in `quickstar

逆向强化学习 要求 Python 3.6+ 准备 要运行此代码，请通过pip安装numpy和Gym。 $ pip install numpy gym 克隆此存储库。 $ git clone https://github.com/yasufumy/python_irl.git 价值迭代 $ python value_iteration 最大熵逆强化学习 $ python main.py

逆强化学习配套专栏2-最大熵学习的会议论文-presentation的PPT，含paper的主要思想和公式

matlab的欧拉方法代码 Forward-and-inverse-kinematics-of-puma560 东南大学自动化学院2018级机器人技术基础实验2：正逆运动学求解仿真 1. 实验目的和要求 掌握常见形式的机器人的D-H坐标系建立方法、运动学建模； 正逆运动学分析与求解； 使用Robotics Toolbox对直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人、PUMA560其中之一建立运动学模型，正逆求解和仿真。 2. 实验手段 2.1 实验原理 D-H坐标系 正运动学求解：已知机器人的所有连杆长度和关节角度，计算机器人手的位姿。 逆运动学求解：找到方程的逆，求得所需的关节变量，使机器人放置在期望的位姿。 Robotics Toolbox & MATLAB 2.2 函数详解 transl Create or unpack an SE3 translational transform T = transl(x, y, z) is an SE(3) homogeneous transform (4x4) representing a pure translation of x, y