基于Retinex的水下图像增强方法，旨在消除由水下图像捕捉的色彩失真和光线散射，从而提高水下图像的可视性。 Retinex是一个计算机视觉的概念，它模仿人类视觉系统如何处理图像。Retinex理论认为，我们视觉系统中的颜色感知是通过分离物体表面反射的光照和物体本身的颜色来实现的。 在水下增强中，Retinex算法通过利用输入图像中颜色分布的特征，来估计传播距离，然后通过对输入图像进行多次滤波得到输出图像。这个过程中，Retinex算法使用了多个高斯滤波器，这些滤波器具有不同的尺度和方向，以增强输入图像的各个部分。 简单来说，该方法通过对水下图像进行多次滤波，以逐步去除光照和颜色间的相互影响，更好地还原图像本身的颜色和细节。 Retinex增强方法已经被成功的应用于水下遥感和水下摄影等方面，可以有效地改善水下图像质量。

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采用VB.NET开发的通用自动更新系统。系统采用SQLITE数据库记录个系统版本，更新路径，支持多系统使用同一个更新。大家可以再优化下。

蓝桥杯嵌入式第十三届省赛真题源代码。可以与博客https://blog.csdn.net/weixin_53050357/article/details/129907953一起看，加强理解。包含串口通信，IIC通信，EEPROM，LCD，LED，案按键，定时器的使用等。 串口通信主要用到的是串口的发送，根据按键信号还发送商品购买数量，总金额，当然，往下仔细看，会发现串口还有一个功能要实现，就是接收串口数据，识别为"?"后，再通过串口发送商品单价。而EEPROM就是存储商品库存与商品单价了。其他比如购买，加库存等操作都是通过按键来实现的。

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python 实现 神经网络 课程设计 代码 2层隐藏层神经网络（2 Hidden Layers Neural Network） 激活函数（Activation Functions） 指数线性单元（Exponential Linear Unit） 反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network） 卷积神经网络（Convolution Neural Network） 输入数据（Input Data） 感知器（Perceptron） 简单神经网络（Simple Neural Network） 神经网络（Neural Network）是一种计算模型，受到人类神经系统的启发。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（权重）相互传递和处理信息。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多个层。

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