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qpOASES MATLAB 代码的细节增强。

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简介:
该文件属于qpOASES这一详细增强的MATLAB代码库,qpOASES专注于在线活动集策略的实现。该项目的版权归(C)2007-2015年,由HansJoachim Ferreau、Andreas Potschka以及Christian Kirches等作者共同持有。qpOASES作为一款免费软件,遵循GNU次要公共许可证(GPLv2.1 或更高版本),允许用户自由分发和修改。在发布qpOASES时,开发者希望它能为用户提供帮助,但在此过程中不提供任何形式的保证,包括特定用途的适销性或适用性方面的隐含保证。关于更全面的信息,请查阅GNU较宽松通用公共许可证。您应该已经收到一份GNU次要普通公众许可证副本以及qpOASES的完整文件;如果未收到,请联系自由软件基金会(位于美国波士顿富兰克林街51号五楼,MA02110-1301)进行申请。qpOASES代表着近期提出的在线活动集策略的开源C++实现,其设计灵感来源于参数二次编程(QP)领域的重要研究成果。凭借其独特的理论特性,它尤其适用于模型预测控制(MPC)领域的应用场景。

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客服
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  • 改进MATLAB-qpOASES: qpOASES
    优质
    本资源提供针对MATLAB的qpOASES库的优化与改进,旨在提升二次规划问题求解效率和准确性。适用于需精细调整算法参数的研究者及工程师。 细节增强的MATLAB代码是qpOASES的一部分。该文件实现了qpOASES-在线活动集策略。版权所有(C)2007-2015,作者包括HansJoachimFerreau、AndreasPotschka和ChristianKirches等。版权归属所有者。 qpOASES是免费软件;您可以重新分发它,并根据GNU通用公共许可版本2.1或更高版本对它进行修改。在发布qpOASES时,希望它是有用的,但不提供任何保证,包括适销性和适用性方面的默示担保。有关详细信息,请参阅GNU较宽松的通用公共许可证。 您应该已经收到了一份关于GNU通用公共许可和qpOASES的副本;如果没有,请联系自由软件基金会(地址:美国马萨诸塞州波士顿市富兰克林街51号五楼,邮政编码02110-1301)。 简介中提到,qpOASES是最近提出的在线活动集策略的一个开源C++实现。该策略受到了参数二次规划(QP)领域的重要观察的启发,并具有几个理论特性使其特别适合于模型预测控制(MPC)应用。
  • 改进MATLAB-QPOASES: QPOASES 3.2稳定性优化
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    本文章介绍了对QPOASES 3.2版本进行稳定性优化的MATLAB代码改进工作,着重于提升求解器性能和算法鲁棒性。 细节增强的MATLAB代码可以通过添加更多的注释、优化变量命名以及改进算法效率来实现。这有助于提高代码的可读性和维护性,并且可以使其他人更容易理解你的编程意图和逻辑结构。同时,通过使用MATLAB内置函数或工具箱中的功能,可以简化复杂的计算任务并减少错误的发生几率。
  • 基于MATLAB图像多尺度算法
    优质
    本代码利用MATLAB实现了一种新颖的图像处理技术,能够有效提升图像在不同尺度下的细节表现,适用于多种应用场景。 图像多尺度细节提升算法的MATLAB代码可以用来增强不同尺度下的图像细节质量。这种算法通常包括一系列处理步骤,如小波变换、特征提取以及基于学习的方法等,以提高图像在各个层次上的清晰度与视觉效果。编写此类代码时需要注意的是要确保其适用于各种类型的输入数据,并且能够有效地利用计算资源来优化性能。
  • HDR 红外图像大师 - 红外图像
    优质
    红外图像增强是一款专为提升HDR红外图像质量设计的专业软件。它能够显著优化和增强图像细节,适用于科研、安防及工业检测等多种领域。 在IT领域特别是计算机视觉与图像处理方面,红外图像的处理是一项关键的技术。本段落将深入探讨“HDR-infrared-images-detail-enhancement-master_infraredimage_红外增强”这一主题,它涉及如何利用高动态范围(HDR)技术和红外成像来提升图像细节和识别效果。 红外图像是通过捕捉物体发出或反射的非可见光波段得到的一种特殊影像。这些图像在安全监控、医疗诊断、环境监测及军事应用等领域有着广泛应用。然而,由于红外光线的特点,原始的红外图像往往存在对比度低且细节模糊的问题,这给后续处理和识别带来了挑战。 “HDR-infrared-images-detail-enhancement-master”项目旨在解决这些问题,并通过高动态范围技术来提升红外图像的质量。通常情况下,HDR技术用于结合多张曝光不同的照片以获得更宽广的亮度区间,揭示更多暗部与亮部细节的信息。在红外成像中应用此项技术可以有效改善对比度和清晰度。 该项目可能包括以下步骤: 1. **数据采集**:使用不同曝光设置下的红外相机来获取一系列图像。 2. **图像融合**:采用HDR算法将这些多张图片合成一张宽动态范围的高质量影像。常见的方法有Debevec、Mertens及Reinhard等。 3. **细节增强与降噪处理**:在进行局部对比度提升或自适应直方图均衡化之前,需要先通过双边滤波或其他去噪技术减少图像中的噪声干扰。 4. **目标识别**:经过上述步骤优化后的红外影像能够更好地支持特征提取和对象检测任务。可以利用机器学习模型如卷积神经网络(CNN)来进行自动化的目标识别。 5. **评估与改进**:通过信噪比、对比度及识别率等指标对处理效果进行量化评价,并据此调整参数以进一步提升图像质量和目标识别的准确性。 在实际应用中,这项技术不仅改善了红外影像的表现力,也为自动分析和智能决策提供了更可靠的依据。随着硬件设备与算法的进步,“HDR-infrared-images-detail-enhancement-master”项目所涵盖的技术将在未来得到更加广泛的应用,并为各行业创造更多价值。
  • 指纹质量降级处理:与重建缺失Matlab-_matlab开发
    优质
    本项目提供了一套用于改善指纹图像质量的Matlab代码,特别针对因压缩或传输导致的细节丢失问题。通过先进的算法,能够有效恢复和增强指纹中的关键特征信息,提高其在身份验证等领域的应用性能。 编写了一个 Matlab 代码用于对劣质指纹图像进行增强处理并重建丢失的细节。 运行步骤如下: 1. 解压文件,并将Enhancements文件夹放置在Matlab的工作路径下,然后右键点击添加Dataset及其中的内容到路径中。 2. 运行 Finger_Enhance.m 文件,并从数据集中选择一个退化的指纹图像进行处理。 3. 对比处理前后的结果图1和图5。 该代码使用了Kovesi提供的函数以及其他相关功能来实现。 本项目基于以下论文,请在引用时感谢作者: [1] Hong, Lin, Yifei Wan 和 Anil Jain 的“指纹图像增强:算法与性能评估”,发表于IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,20.8 (1998):777-789。 [2] Kovesi, Peter D的用于计算机视觉和图像处理的MATLAB及Octave函数”。
  • MATLAB图像
    优质
    本代码集提供了多种基于MATLAB实现的图像增强技术,包括对比度调整、亮度调节及滤波去噪等方法,旨在改善图像视觉效果和便于后续分析处理。 图像增强的传统方法代码已经过仿真测试,证明其效果良好且易于理解。这些方法简单明了,方便学习和应用。
  • DDE.zip_红外DDE_图像与层次_红外图像
    优质
    本项目提供了一种基于DDE(深度递归细化增强)技术的算法,专门用于提升红外图像的细节和对比度,显著改善了成像质量。 红外图像细节增强仿真采用双边滤波器进行图像分层,并使用测试源数据进行验证。
  • Matlab图像分享—图像.m
    优质
    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件,旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法,适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法:直方图均衡化(histogram equalization),直方图匹配(histogram matching),邻域平均(neighborhood averaging),局域增强(local enhancement)以及中值滤波(median filtering)。
  • Matlab对比度
    优质
    本代码适用于通过MATLAB实现图像对比度增强处理。用户可灵活选择不同算法以改善图像视觉效果,尤其适合于预处理阶段提升后续分析质量。 对比度增强是通过将图像中的亮度值范围拉伸或压缩到显示系统指定的范围内来提升图像的整体或局部对比度。输入图像中的每个亮度值会经过一定的转换函数,对应输出一个新的显示值。这种方法可以改善图片细节和视觉效果。
  • 自制语音MATLAB
    优质
    本项目提供一套在MATLAB环境下开发的语音信号处理代码,专注于提升语音清晰度和音质。通过降噪、回声消除等技术优化音频数据,适用于远程通讯及听力辅助设备等领域。 经过实验验证有效的语音增强算法可以直接运行,并且对非冲击噪声有较好的去噪效果。lx_main为主程序,NS_lxwz为噪声估计模块,lxG_wz为增益估计模块,noise_sound用于测试的含噪语音文件。该算法的原理详见本人的文章《一种引入延迟的语音增强算法》。