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Image Improvement through Adaptive Unsharp Masking

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简介：
本文提出了一种自适应USM（Unsharp Masking）算法用于图像增强，能够有效提升图像细节和整体质量。 Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking 该文章讨论了通过自适应无损锐化技术进行图像增强的方法。文中提出了一种新颖的算法，能够根据图像的具体内容动态调整锐化的参数，从而在不增加噪点的情况下提升图像细节和清晰度。此方法特别适用于需要精细处理的照片编辑、医学影像分析以及高清视频制作等领域。 （注：此处重写时未添加原文中没有提及的信息如联系方式或网址）

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  • Image Improvement through Adaptive Unsharp Masking
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    本文提出了一种自适应USM（Unsharp Masking）算法用于图像增强，能够有效提升图像细节和整体质量。 Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking 该文章讨论了通过自适应无损锐化技术进行图像增强的方法。文中提出了一种新颖的算法，能够根据图像的具体内容动态调整锐化的参数，从而在不增加噪点的情况下提升图像细节和清晰度。此方法特别适用于需要精细处理的照片编辑、医学影像分析以及高清视频制作等领域。 （注：此处重写时未添加原文中没有提及的信息如联系方式或网址）
     
  • Carvana Image Masking Challenge - Train.zip
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    《Carvana Image Masking Challenge - Train.zip》包含了用于车辆分割任务的训练数据集，旨在提高自动驾驶和计算机视觉技术中对汽车识别的精度。 2017年7月，美国二手汽车零售平台Carvana在知名的机器学习竞赛平台kaggle上发布了名为“Carvana图像掩模挑战赛”（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。比赛数据分为train和mask两部分，由于全部数据量较大，单独上传了训练集数据，而对应的掩膜数据则通过另一个链接下载。
     
  • Carvana Image Masking Challenge: Training Masks
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    Carvana Image Masking Challenge: Training Masks是一项专注于汽车图像处理的比赛，参赛者需创建准确的车体轮廓掩模，以提升自动驾驶与自动停车系统的性能。 Carvana 图像掩模挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）是美国二手汽车零售平台 Carvana 在 2017 年 7 月于知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布的一个比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。该数据集分为 train 和 mask 数据，由于全部数据较大，train 数据在另一个链接里单独上传。
     
  • Context-Adaptive, Lossless Image Coding Based on Context
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    本研究提出了一种基于上下文的无损图像编码方法，通过自适应调整编码策略来提高压缩效率和解压质量。 Context-Based, Adaptive, Lossless Image Coding (CALIC) 是一种用于无损图像编码的技术，它能够根据上下文自适应地调整编码策略以实现高效的压缩效果。
     
  • Image HDR with Python: Enhancing Low-light Images Through Python Implementation
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    本项目利用Python编程技术，通过图像HDR处理方法，有效增强低光环境下的图片质量，提升细节可见度。 image_HDR_python图像HDR主要用于在暗光条件下增强图像亮度。该实现的创新点在于只对缺少光照的部分进行补光增强，而不会显著影响到已经光线充足的区域。此功能需要以下环境：Python 3、NumPy、OpenCV-python和SciPy。
     
  • Data Masking Market Guide
    优质
    《Data Masking Market Guide》是一本全面解析数据遮蔽市场的指南书籍，深入探讨了该领域的发展趋势、关键技术和市场机遇。 数据安全与数据治理是当前市场分析中的重要议题。
     
  • Backstepping Sliding Mode Adaptive Control (Adaptive).zip
    优质
    本资源为一个关于反推滑模自适应控制（自适应）的研究项目压缩包。内含相关理论文档、源代码及实验数据，适用于控制系统设计与研究。 本程序主要针对非线性系统开展反演滑模自适应控制算法的研究。
     
  • GRE through IPSec
    优质
    GRE通过IPSec探讨了通用路由封装协议（GRE）如何利用互联网安全协议（IPSec）增强隧道通信的安全性，适用于构建加密虚拟专用网络。 GRE over IPSec GRE over IPSec GRE over IPSec GRE over IPSec GRE over IPSec
     
  • waveport-through-sim
    优质
    WavePort-Through-Sim是一款模拟软件，用于仿真分析电磁波穿过不同材料或结构时的行为和特性。适用于科研及工程设计。 问题工程是为了请人帮忙定位问题而使用的一种方法。
     
  • Fast Subband Adaptive Filtering (FSAF): Rapid Subband Adaptive Fil...
    优质
    Fast Subband Adaptive Filtering (FSAF) 是一种高效的自适应滤波技术，通过将信号分解到不同的子带中进行快速处理，以提高算法的速度和收敛性能。 这组新技术统称为FSAF，在各个方面都更快：收敛速度更快、占用的MIPS更少以及处理延迟更低等等。FSAF允许嵌套/重组子带架构以促进低延迟且低MIPS消耗的应用，例如声学回声消除（AEC）、去混响和反馈抑制等。 详细讨论了RLS联合时频初始化方法，并介绍了基于核的正则化又名ReLS的方法，这是MA/FIR递归泛化的进一步发展。第二部分包括广泛的模拟以及一些关于收敛特征谱分析的内容。第四部分提供了实际应用示例，在其中AEC在单词结束前的第一个话语中就实现了快速收敛。 此外还介绍了一种新的次优自适应算法——对角最小二乘法（DLS），并讨论了元自适应算法的应用。除了常规的子带处理之外，FSAF还可以通过分而治之的方法解决任意高维系统识别问题，并能够实现近乎完美的重建开环无延迟FSAF。