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。

这是一个包装函数，用于解决以下形式的优化问题（使用 FMINCON）： 最小wrt X CostFunc(X) = beta*(W_ls*F(X)) + (1 - beta)*(max(W_mm*F(X))) 受制于： A*X <= B，Aeq*X = Beq（线性约束） C(X) <= 0，Ceq(X) = 0（非线性约束） LB <= X <= UB（边界）

加权最小二乘法和离群值.pdf 加权最小二乘法 离群值判断（含程序）

高斯牛顿

针对在处理图像过程中，原始图像成像质量不高的问题，在图像处理软件中采用了图像增强方法，对图像某些信息突出显示，以达到改善图像视觉效果的目的。通过分析图像中成像的各个要素，采用了线性变化和非线性变换的方法实现对图像成像要素的增强，并采用加权最小二乘法对增强算法给予一定的优化，最后给出图像各个阶段的效果图以及仿真。通过仿真实验，得出算法可以有效的用于图像的增强处理中的结论。

阻尼最小二乘法matlab代码降噪/超分辨率 此代码对多对比度MR图像进行消噪或超分辨。 它会先转换具有多通道总变化的数据生成模型。 它可以处理具有不同分辨率和视野的多种对比度。 它还可以利用相同对比度的多次重复。 依存关系 该代码是用Matlab编写的，并且取决于软件的开发分支，该分支应该在Matlab路径上。 通常只限于在该分支机构工作的人员访问此分支机构。 如果您不愿意，但想尝试使用此软件，请给我们发送电子邮件以获取副本。 为了提高速度，建议在激活OpenMP的情况下重新编译SPM。 这可以通过遵循来完成，除了必须指定选项USE_OPENMP=1之外。 例如，在linux上： cd /home/login/spm12/src make distclean make USE_OPENMP=1 && make install make external-distclean make external && make external-install 用法 SPM批次 如果将超分辨率复制到SPM的toolbox/文件夹中，则可以在SPM批处理系统中使用它，可以通过单击主窗口中的“批处理

相位解缠是干涉合成孔径雷达（InSAR）成像的关键步骤之一。首先采用正余弦均值滤波法去除InSAR图像噪声，然后提出一种改进的最小二乘法，即四向加权最小二乘法，应用该算法进行相位解缠实验。实验结果表明，正余弦均值滤波法不仅对去除噪声非常有效，而且很好的保持了图像边缘信息；四向加权最小二乘法比现有的两向最小二乘法相位解缠更接近真实解缠相位。

无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动。通过对比现有的电子稳像技术，提出了利用FAST获取特征点的位置信息，再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息，在此基础上结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法。为了提高运动矢量估计的精度，应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵，并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿，最终得到实时的稳定视频。实验表明，视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高，并且能够达到实时处理速度。

飞机 使用自适应迭代加权加权最小二乘法进行基线校正 它是使用cholesky分解和反向Cuthill-Mckee方法的的javascript实现，用于减少稀疏线性系统的带宽，从而获得快速的基线拟合器。 安装 $ npm install ml-airpls 例子 const airpls = require ( 'ml-airpls' ) ; let y = [ 1 , 1 , 1 , 1 , 3 , 6 , 3 , 1 , 1 , 1 ] ; let x = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] ; var { baseline , corrected , iteration , error } = airpls ( x , y ) ; 执照