对High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters（KCF）作者的C++单尺度目标跟踪代码稍作修改，设置好初始化目标框参数、视频图像路径以及配置好opencv2411后，经调试可以VS2012上运行
2022-01-12 19:24:44
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暗通道去雾matlab源代码脱氢表雄酮
概括
这是雾度消除算法的MATLAB源代码，该雾度消除算法使用简单的图像增强技术（例如细节增强，伽玛校正和单比例图像融合）对模糊的输入图像进行除雾。
计算流程如下：
输入图像->细节增强->伽玛校正->暗通道基于先验的权重图计算。
->单比例图像融合->后处理->输出图像
该源代码包括所有计算步骤，但由于版权限制，自适应音调重新映射后处理除外。
运行代码
在MATLAB
R2019a中执行文件mIFDH_demo.m可以并排查看模糊的结果。
定性结果
注意：通过执行此源代码获得的结果与此处显示的定性结果不同。
原因是排除了自适应音调重映射后处理。
参考
在任何与使用源代码有关的出版物中，请引用以下参考文献：
2021-12-24 09:11:13
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1. 使用 Canny 边缘检测器找到边缘图像。
2.从边缘图像中提取边缘（曲线）： 2a. 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 2b. 找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 2c。 获取每个选定边 ${\Gamma}$ 的“状态”作为“循环”或“线”。
3. 使用小宽度高斯核平滑 ${\Gamma}$ 以去除量化噪声和琐碎的细节。 这种小规模的高斯平滑也提供了很好的角定位。
4. 在平滑曲线 ${\Gamma_s}$ 的每个点，按照 CPDA 技术使用三个不同长度的弦计算三个离散曲率。
5.在${\Gamma_s}$的每个点上找到三个归一化的曲率，然后将它们相乘得到曲率积。
6. 找到绝对曲率积的局部最大值作为候选角点，并通过与曲率阈值${T_h}$ 比较去除弱角点。
7. 计算上一步得到的每个候选角的角度，并与角度阈值${\delta}$ 进行比较以去除假
2021-12-05 18:05:30
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本文件包含单尺度retinex图像增强程序和5种评价指标程序（局部均值，局部方差，信息熵，峰值信噪比，结构相似性）。本算法包含多个测试例程。
2021-05-09 16:58:37
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这里边有单尺度，多尺度等等的Retinex的Matlab程序，挺好用的 这里边有单尺度，多尺度等等的Retinex的Matlab程序，挺好用的
2021-02-13 18:02:27
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retinex算法参考论文realize retinxe frankle McCann method
实现依赖opencv
调用void singleScaleRetinex(const Mat &src, Mat &dest, int iteration = 4)，参数分别是原始图像，处理之后的图像，和迭代次数
2019-12-21 20:29:49
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