在分析帧比率控制 ( FRC) 算法的基础上 , 提出了一种空间扩展 FRC 算法 , 将非线性时间混色扩展到显示的屏幕空间 ,可以保证画面的平均亮度基本不变 . 从理论上推导了采用该算法时静态图像相邻两帧间图像明像素数的最大差异 , 并使用基准图形进行了测试 . 该 FRC 被实现于一个液晶显示控制器 ,经实际的制造工艺分析 ,具有较好的硬件实现特性 .

1.对8位灰度图像进行抖动处理，采用的是有序抖动2.对24位彩色图像进行单通道处理，分别显示出红，绿，蓝单通道图像程序在vc6下实现

Matlab中dither的实现代码BBAND 索引和自适应去带滤波器 该存储库包含来自以下论文的 BBAND 索引和自适应去带滤波器的参考 matlab 实现： Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli 和 AC Bovik，“BBAND INDEX：A NO-REFERENCE BANDING ARTIFACT PREDICTOR”，ICASSP 2020 - 2020 IEEE 声学、语音和信号处理国际会议 (ICASSP)，西班牙巴塞罗那，2020 年，第 2712-2716 页，doi：10.1109/ICASSP40776.2020.9053634。 Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli 和 AC Bovik。 “自适应解带滤波器”。 IEEE 信号处理快报，第 27 卷。 运行代码 “third_party/matlabfns”中有第三方例程。 您需要将该目录添加到您的路径中（例如，path(path(), "${PATH_TO_ROOT}/third_party/matlabfns")）。 盲带检测器 (BBAND

Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu