以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。
2022-11-12 23:01:47
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我们常用的插值方式一般为线性插值，很多时候不满足实际需要，牛顿插值是一种很好用的方法，自己通过matlab写了一个牛顿插值方法，有需要的小伙伴可以借鉴一下，有更好的方法可以一起交流哦
2022-10-06 13:22:49
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决定系数MATLAB代码实现return_matlab
一组简单的函数来计算回归。
成对的输入值和目标值随机分布在训练，验证和测试集中。
使用训练集theta的值可以针对任何假设进行计算。
Lambda是通过检测成本函数的最佳值来确定的。
然后，为测试集计算确定系数。
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例子
example_linReg.m计算线性假设的回归。
结构拟合数据返回选定的假设，θ的向量，λ的最佳拟合值以及计算出的确定系数。
function:
@(x)hypothesis(x,theta,data)
theta:
[6x1
double]
lambda:
1.0000e-06
R2:
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example_calcReg计算在example_hypothesis.m中给出的假设的回归。
动机
实施此回归代码的原因：
遵循计算的每一步
通过将应用的值按组分布来获得显着拟合
在不改变环境的情况下为不同的假设应用代码
用法
在Matlab中运行calcReg.m。
将输入值和目标值加载到您的工作空间中，然后选择一个假设，theta的初始值和必需的选项。
执照
有关更多信息，请参见LICENSE文件。
2022-09-03 19:52:36
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008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测 Matlab代码实现过程
2022-08-25 09:07:42
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