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此功能的发布是受到Matlab文件交换存储库中1d三次样条曲线发布的几种实现方式的糟糕工作的启发。 早在2011年，我在南大（NTU）攻读硕士学位时，这项功能就是我的一项家庭作业。 尽管这不是一个完美的实现，但它易于阅读（公式接近数学方程式），可以进行并行化（如果有parfor可用），可以轻松扩展/扩展边界条件，并且可以将其写成少于125行代码的单个脚本（包括简短的介绍和示例）。 享受 ！ :)

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存在未知非均匀噪声时用于DOA估计的简单方法

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为进一步抑制遥感图像的非均匀噪声,首先分析了空间遥感高光谱图像条带噪声产生的原因及噪声模型,进而提出一种基于窗口阈值判决的改进矩匹配算法。选取相对平坦,且条带噪声与背景对比较明显的区域进行阈值估算,并选取参考均值、标准差和条带阈值判决对条带噪声进行矩匹配处理。实验结果表明,所提算法的峰值信噪比相对传统方法至少提高了6.2163 dB,均方误差最小降低了5.9630,结构相似度至少提高了0.254。与传统方法相比,采用所提方法处理后的图像变异逆系数有所提高,图像横向梯度与标准差有所降低,该方法还去除了图像中的条带噪声,保留了原始图像的细节信息。

针对某污水膜生产企业使用的包含产品信息的QR码（二维码的一种）在非均匀光照下产生的阴影区域问题，提出一种基于大津法的改进算法。利用图像的局部区域阈值及窗口逐像素滑动计算来消除光照对图像造成的影响，从而提高含有阴影的QR码图像识别率。实验结果验证该方法对含有阴影区域的图像有着更强的适应性，特别是针对分块解析效果不太理想的单侧阴影效果更佳。与经典全局Otsu算法相比，图像识别率提高了5倍左右。

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是其应用中必须解决的技术难题之一。基于小波理论,提出了一种基于成像场景的红外焦平面非均匀性校正算法。该算法选择合适的小波函数对红外成像序列进行小波分解,而后对分解的信号计算出相应的统计量,从而得出红外焦平面非均匀性校正的偏置和增益校正系数,以此最终实现非均匀性校正。对真实红外序列图像的处理效果验证了该算法可较好地实现非均匀性校正。此外该算法对慢变化量具有较好的自适应性,可较好地抑制一般基于场景统计的非均匀性校正算法中出现的“人工虚影”的现象。