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MTF_Example2.rar - MTF 对比度算法示例_site:www.pudn.com

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简介：
该资源为一个对比度算法示例文件，具体实现基于MTF（调制传递函数）原理，可在www.pudn.com网站上下载。适用于图像处理和计算机视觉领域的学习与研究。 MTF算法用于评估镜头的质量及分辨率。

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  • MTF_Example2.rar - MTF 对比度算法示例_site:www.pudn.com
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    该资源为一个对比度算法示例文件，具体实现基于MTF（调制传递函数）原理，可在www.pudn.com网站上下载。适用于图像处理和计算机视觉领域的学习与研究。 MTF算法用于评估镜头的质量及分辨率。
  • 图片对比度算法实例分析
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    本篇文章详细介绍了几种常用的图片对比度增强算法，并通过具体实例对这些算法进行了深入分析和效果展示。适合图像处理技术爱好者及开发者阅读参考。 简单的图片对比度算法示例可以用来提高或降低图像的对比度。
  • Python+RELM+OS-ELM+FOS-ELM+代码示例+实例分析+算法对比.rar
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    本资源包含Python环境下关于RELM、OS-ELM及FOS-ELM算法的学习资料，内含详细代码示例和实例分析，并提供多种算法性能对比，适合深度学习研究者参考。 极限学习机（ELM）是一种单隐藏层前馈神经网络算法（SLFNs），由Huang等人基于Moore-Penrose广义逆理论提出。该方法主要针对传统SLFNs中存在的一些问题，如学习速率慢、迭代时间长以及需要人为提前设置的学习参数等进行了改进。与传统的神经网络学习算法相比，ELM只需设定合适的隐层节点数，并随机生成所需的隐层参数，然后利用最小二乘法确定输出层权值。整个训练过程仅需一步完成而无需多次更新隐藏层参数。 由于其快速的学习能力和强大的非线性逼近能力等特性，使得极限学习机在实际应用中受到了研究者们的广泛关注。本段落提供的代码实现了正则化ELM（RELM）、在线学习的ELM（OS-ELM）以及带有遗忘机制的在线学习极限学习机（FOS-ELM）。此外，基于一个简单的数据集对这三种算法进行了比较，并分析了不同隐藏层节点数对于性能的影响。
  • C#图像相似度对比示例
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    本示例展示如何使用C#编程语言实现图像相似度对比功能，通过计算两张图片之间的像素差异或采用特征匹配方法来评估其相似性。 在网上找到了一个使用灰度直方图方法计算相似度的算法的小例子，并且经过测试效果不错。
  • Matlab中的对比度算法分析
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    本文章主要探讨在MATLAB环境下实现和优化对比度增强算法的方法与技巧，并进行效果分析。 可以通过调整图像的对比度来提升模糊图片的质量。
  • 比例导引算法示例（MATLAB）.zip
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    本资源包含多种经典的比例导引制导律仿真代码，使用MATLAB实现，适用于学习和研究导弹自动寻的功能与原理。 附件提供了MATLAB编写的比例导引程序实例，可供初学者参考。附件中的内容是关于比例导引的MATLAB编程示例，适合刚开始学习的相关人员参考使用。
  • 图像亮度与对比度调整示例-图像处理演示
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    本段落通过具体实例展示如何运用编程技术调整图像的亮度和对比度，旨在提供一个直观易懂的图像处理入门级教程。 ### 开发环境 - 操作系统：Windows 10 Pro x64 - 集成开发环境（IDE）：Visual Studio 2015 ### 功能介绍 演示程序的主界面包含图像读取、显示、保存、RGBA值展示，HSV调整，提取YUV分量，灰度化处理，二值化处理，直方图分析以及亮度和对比度调节等功能。 在数字化时代背景下，图像处理已成为我们日常生活中的关键组成部分，在计算机视觉及数字媒体技术领域尤为重要。其主要目标是通过算法优化图像质量以满足特定应用需求。本项目重点关注的是对图像的亮度与对比度进行调整——这是基本但至关重要的功能之一，能够显著提升图像的整体观感。 **亮度调节**是指改变整幅图片明暗程度的过程。一个图像的平均像素强度决定了其整体亮度水平。为了改善因光线不足或过度曝光导致的问题，可以通过增加或减少每个像素的颜色值来实现这一目的，从而提供更佳视觉体验。技术上讲，这通常涉及对RGB各通道数值进行相应增减操作。 **对比度调节**则指的是增强图像中亮暗区域差异性的过程。通过调整对比度可以使得图片中的细节更加鲜明，并且突出显示各种特征信息。高对比度的图像是指其最亮部分更亮、最暗部分更深，从而让视觉效果更为强烈；而低对比度情况下，则会显得色调较为平和，难以区分各个元素之间的差异性。从技术实现的角度来看，可以通过线性和非线性的变换方法来调整图像对比度，例如伽马校正（Gamma correction）。 本Demo程序的开发环境为Windows 10 Pro x64操作系统及Visual Studio 2015集成开发环境。这两种工具在当前软件开发领域中被广泛采用，并且能够支持复杂应用系统的构建需求。该程序具备丰富的功能，包括但不限于：图像文件读取与显示、保存修改后的图片、RGBA数值展示、HSV色彩空间转换、YUV分量提取操作、灰度化处理及二值化处理等。 **RGBA模型**是一种用于表示红绿蓝三色及其透明度（Alpha）的色彩模式，在Web开发和图像编辑中应用广泛。而**YUV颜色系统**则主要用于视频流传输，因为它能够将亮度信息与色彩数据分离出来，这对压缩算法尤其有利。 灰度化处理过程是将彩色图转换成黑白形式的过程，这在计算效率提升以及去除不必要的颜色信息时非常有用。二值化操作则是简化图像中的像素为黑色或白色的一种方法，在文本识别、边缘检测等领域具有重要应用价值。 **直方图分析工具**用于统计一幅图片内不同灰度级的数量分布情况，通过研究这些数据可以了解关于亮度和对比度的信息等视觉特征。 在实际使用过程中，用户可以通过程序界面进行图像的亮度与对比度调节操作。借助滑动条或直接输入数值的方式对参数进行调整，并即时预览效果变化，从而提供更加直观便捷的操作体验。 随着图像处理技术的进步和发展，我们可以更高效地编辑和增强图片质量，在科学研究、工业制造、娱乐艺术及日常生活中发挥重要作用。尽管亮度与对比度调节属于基础功能范畴内，但它们是构建更为复杂的图像处理任务不可或缺的基础步骤之一。
  • ROAPROEWA算法_ROEWA算子_SAR边缘检测_site:www.pudn.com
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    本文介绍了ROAPROEWA算法和其核心组件ROEWA算子在合成孔径雷达（SAR）图像边缘检测中的应用，详情请访问www.pudn.com。 经典的ROA和ROEWA算子常用于SAR图像的边缘检测，并通过实例图像展示了实验结果。
  • DFT与FFT算法复杂度对比分析
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    本文深入探讨了DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）两种算法在计算复杂度上的差异，旨在为工程应用中选择合适的信号处理方法提供理论依据。 使用Matlab实现离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，并比较它们的复杂度。
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