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边缘计算与增强的Matlab代码-HuangChen24.edge。

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简介:
该研究的细节增强型 MATLAB 代码,专注于移动边缘计算 (MEC) 领域的论文,其实施依赖于 Lyapunov 优化的动态计算分流 (LODCO) 算法。具体而言,LODCO 算法,作为论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算分载”的一部分,可供查阅。该算法对应的代码目录为“LODCO”,其 MATLAB 代码文件名为 LODCO.m。此外,论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的 QoE 感知和单元容量增强计算”中还提出了 LODCO-Based ε-Greedy 算法和 LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy 这两种算法。这些算法的相应 MATLAB 代码分别位于以下网址或我的个人资料页面:LODCO_based_e_Greedy.m 和 LODCO_Based_Genetic_Algorithm。

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  • 改进细节MATLAB-HuangChen24.edge: 检测
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    本代码由Huang Chen编写,适用于MATLAB环境,旨在优化图像边缘检测过程。通过精细调整参数与算法,有效提升边缘识别精度和效率,特别适合于科研及工程应用中的细节处理需求。 细节增强的MATLAB代码用于移动边缘计算(MEC)论文实施基于Lyapunov优化的动态计算分流(LODCO)。该算法在论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算分载”中提出,其对应的代码文件名为LODCO.m。此外,在另一篇题为“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的QoE感知和单元容量增强”的论文中提出了基于LODCO的算法:LODCO-Based eps-Greedy Algorithm 和 LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy,相应的MATLAB代码文件名为LODCO_based_e_Greedy.m 和 LODCO_Based_Genetic_Algorithm。
  • NE DI_MATLAB插值_nedi.zip_nedi法_插值
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    本资源提供了MATLAB实现的NE DI(噪声估计驱动插值)算法代码,用于图像处理中的边缘增强和插值。通过下载“nedi.zip”,用户可以获得完整的NE DI算法源码及文档,以支持复杂图像的细节恢复与优化。 新型的基于边缘指导的图像插值算法,在Matlab中有相应的代码实现,并且效果良好。
  • Matlab图像处理——去噪、提取
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    本项目提供一系列基于Matlab的图像处理代码,涵盖了图像去噪、边缘增强及特征提取等核心功能,旨在帮助用户优化和分析数字图像。 本资源提供Matlab图像处理程序,包括去噪、边缘增强及边缘提取功能。这些程序以.m文件形式呈现,并可以直接运行。不过,请注意该资源并未包含图片素材,使用者需要自行准备待处理的图片。
  • MATLAB图像检测
    优质
    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境下进行图像处理技术的应用,着重讲解了如何利用该软件实现图像增强和边缘检测的技术细节及案例分析。 MATLAB 图像增强和边缘检测是图像处理与目标识别中的关键技术。通过这些技术可以改善图像质量,并准确地提取出感兴趣的目标区域。
  • Matlab图像处理——去噪
    优质
    本教程深入讲解使用MATLAB进行图像去噪和边缘增强的技术,涵盖多种算法实现及优化方法。适合科研与工程应用。 结合中值滤波、均值滤波和高斯滤波对图片进行去噪处理,并使用Laplacian算子、Sobel算子以及Prewitt算子增强边缘效果。通过视觉对比及MSE/SNR/PSNR数值分析,评估这九种组合的处理结果。
  • Matlab-ImageEnhanceViaFusion: Java实现水下图像视频融合方法
    优质
    本项目提供了一个基于Java实现的水下图像和视频融合增强工具,采用MATLAB进行边缘增强处理,旨在提升水下视觉效果。代码位于Matlab边缘增强系列之一的ImageEnhanceViaFusion项目中。 在新创建的存储库中提供了一种Matlab边缘增强代码用于融合水下图像以进行色彩校正与对比度提升。此算法由Cosmin Ancuti于2012年在其论文《通过Fusion增强水下图像和视频》中提出,介绍了利用融合原理来改进水下图像及视频的新策略。 该方法仅需从降级版本的图像中得出输入数据和权重指标,并不需要特定硬件或对场景结构的具体了解。具体来说,它定义了两个用于处理原始水下图象/帧的颜色校正与对比度增强版作为两种输入源;同时提供了四张权重量化图以提升远距离物体在散射及吸收介质中的可见性。 此策略为单图像方法,并通过执行有效的边缘保留降噪来支持相邻帧之间的时间连贯性。最终,这种融合框架能够降低噪声水平、改善暗区曝光度以及提高整体对比度的同时显著增强最精细的细节和轮廓。 Matlab版本实现同样包含于该项目中,用于展示这种方法的效果与应用潜力。
  • canny_edge.zip_Canny检测_Canny Edge法_提取
    优质
    本资源包提供了Canny边缘检测算法的相关代码和示例。Canny算法是一种广泛应用于图像处理中的边缘检测方法,能够高效地识别图像中的显著边界点和线条。 本代码使用MATLAB实现了CANNY算子提取边缘的算法。
  • Edge-Detection.zip_小波检测高斯_matlab
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的小波变换和高斯滤波器两种方法进行图像边缘检测的代码。适用于科研及教学用途。下载后可直接运行,便于理解和应用相关算法原理。 通过高斯函数的导数检测图像边缘实际上是利用方向可调的小波变换来实现边缘检测。
  • Edge Computing)五大应用场景
    优质
    本文将探讨边缘计算在智能物联网、自动驾驶汽车、工业自动化、远程医疗服务以及实时数据分析领域的应用实例与优势。 边缘计算(Edge Computing)的五种应用场景包括: 1. 智能制造:通过在工厂内部署边缘设备,可以实时处理传感器数据并进行预测性维护。 2. 自动驾驶汽车:车辆需要快速响应环境变化以保障安全,因此必须依靠本地网络来处理大量图像和视频流等信息。 3. 视频监控系统:利用边缘计算技术能够即时分析摄像头捕捉到的画面内容,并迅速作出反应或采取措施。 4. 城市物联网(IoT):在智慧城市中部署边缘设备可以帮助减少传输延迟,提高数据安全性和隐私保护能力。 5. 远程医疗服务:通过将医疗传感器与患者穿戴设备连接起来并进行本地处理,可以实现更快捷地诊断和治疗。
  • Edge-detection.zip_检测_C/C++_直线检测
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    本项目为一个C/C++实现的边缘检测工具包,专注于直线和边缘的识别。通过应用先进的图像处理技术,能够准确地从图片中提取轮廓信息。 边缘检测是计算机视觉与图像处理领域的关键技术之一,用于识别图像中的边界或变化点。它能帮助我们从图像中提取出重要的结构信息,如物体轮廓、纹理变化等,并简化后续的计算量。 在“Edge-detection.zip”文件中包含多种边缘检测方法及直线检测技术,这些都是进行图像分析的基础步骤。 为了更好地理解边缘检测的基本概念,我们需要知道:边缘是图像亮度在二维空间中的剧烈变化点,通常对应于物体边界。通过滤波器可以找到这些亮度变化的点。常用的几种算子包括: 1. **罗伯特(Roberts)算子**:这是一种简单的交叉模板,由两个45度和135度方向上的差分模板组成,用于检测垂直与水平边缘。 2. **索贝尔(Sobel)算子**:这是一个更强大的梯度算子,采用的是3x3的模板进行水平及垂直方向上的差异运算,并得到图像的梯度信息。对于斜向边缘也有较好的检测效果。 3. **普雷维特(Prewitt)算子**:与Sobel类似,但使用了1x3和3x1的模板来计算图像的梯度。 4. **柯西(Kirch)算子**:提供八个方向上的边缘检测,每个方向有一个特定模板。这种方法对边缘的方向不敏感,但是可能会产生更多的噪声。 5. **高斯(Gauss)边缘检测**:先使用高斯滤波器来平滑图像以消除噪音,然后应用一阶或二阶导数进行边缘检测。这种技术能够更好地处理含有噪点的图片。 除此之外还有其他高级方法如Canny边缘检测算法,它结合了多尺度分析和非极大值抑制等步骤,能提供高质量的边缘结果但计算量较大。 文件中还提到了**Hough变换**——一种直线检测技术。通过将像素坐标转换到参数空间来找出图像中的直线,并且即使在噪声环境下也能有效执行。对于平行线则可以通过改进后的Hough变换进行优化处理,比如采用特定参数网格以加速计算过程。 此外,“Edge-detection.zip”中还介绍了轮廓提取和种子填充算法等技术:前者是从图像中分离出物体边界的过程;后者则是用于闭合物体轮廓或填充特定颜色区域的内部部分。这些技术广泛应用于机器视觉、自动驾驶及医学成像分析等领域,掌握其原理与方法对于开发高效的图像处理系统至关重要。通过实践这些算法,我们可以更深入地理解图像特征,在复杂环境中做出准确判断和决策。