Matlab实验比较代码HDR成像探索

喜爱Matlab的学者们，不妨来探索一下实验课的内容吧！

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。

Matlab中inv函数的代码库包括版本1.1、3.2、3.2.1、4.2、5.1、5.2.1至5.2.7，用于盲人和视力对照者嗅觉功能磁共振成像实验分析。依赖关系列在subfun/matlab_exchange中，简化您的工作流程。尚未在Octave上进行过此方法的测试。

MATLAB实现图像SDR到HDR的美白效果，通过增强暗光区域的光照并减弱过曝光区域，参考了北大学者在低光照图像增强领域的研究成果和开源工程。该方法仅在光照不足的区域增强光照，保持其他区域的清晰度，特别优化了处理过曝光区域的能力。

Matlab逆成像代码水族馆存储库包含了文章《逆成像问题的自适应分位数稀疏图像(AQuaSI)先验》的实现，作者为F. Schirrmacher、C. Riess和T. Köhler。该论文发表在IEEE计算成像交易期刊第6卷第503-517页，年份为2020，doi为10.1109/TCI.2019.2956888。如果您在工作中使用此代码，请引用：@ARTICLE{8931625, author={F. {Schirrmacher} and C. {Riess} and T. {K\"ohler}}, journal={IEEE Transactions on Computational Imaging}, title={Adaptive Quantile Sparse Image (AQuaSI) Prior for Inverse Imaging Problems}, year={2020}, volume={6}, pages={503--517}, doi={10.1109/TCI.2019.2956888}}。

本实验比较各种优化算法的效率，所使用的算法代码基于MATLAB编写。通过不同算法的实现，测试其在给定问题上的表现，评估各算法在实际应用中的适用性和性能。实验包括基本的优化技术，如梯度下降法、遗传算法等，并通过实验结果分析其优缺点，最终得出最佳算法选择。

本程序用于解析Thermal Live Viewer的数据，适用于已经进行过[-273.15,0.01]校准的相机，并且原始数据以十六进制存储。如果校准不同，需要相应调整数据解析方法。确保在使用前关闭Thermal Live Viewer应用程序，并插入相机到Windows计算机的USB端口。创建并移动文件send.txt和data.txt到Realterm文件夹中，分别用于发送和接收数据。在Realterm应用程序中设置端口为\10（USB），波特率为9600，并重置应用。若无弹窗出现，则设置成功。在发送选项卡输入数字“100”并发送，若返回字母“d”则设置正确。在捕获选项卡选择椭圆按钮以开始捕获数据。

这是一组用于比较地统计学模拟算法的MATLAB代码，包含9个重要功能，详细说明了算法的工作原理。 主要功能： 1. DistMtrx = calculateModelVar_MPH（实现，TI，金字塔） 此功能用于计算二维二进制情况下实现之间以及实现与训练图像之间的距离矩阵。此功能使用MPH方法。 输入： “实现”：所有需要的实现，例如101 50 “TI”：训练图像 “pyramid”：实现和训练图像的金字塔级别 输出： “DistMtrx”：距离矩阵，例如10 51（10是金字塔的高度） 注意：有时可能会出现内存不足的情况，重新启动MATLAB可能会有所帮助。如果可能，在64位Windows中运行代码将解决此问题。 2. DistMtrx = Calculation3DMod 此功能的详细说明请参考代码中的注释。 使用代码： 将代码复制粘贴到计算机的特定目录中。 转到... ComparingGSAlgorithms文件夹，然后打开test.m文件。 取消注释并为每种情况运行代码。

Matlab实验前/作业分配存储库包含基于Matlab的ME 436L课程的分配和代码。Matlab的应用使得我们可以避免许多琐碎而耗时的任务，如Excel中的数据处理和图表格式设置，从而更专注于实验和数据探索。这个存储库帮助学生轻松运行和检查所有MATLAB代码，并确保所有的库函数和LaTeX文件都同步更新。请注意，此存储库仅限ISU学生使用。