去马赛克

MATLAB函数hb_imageScramble可以通过N x N马赛克对输入的图像矩阵进行加扰处理。这个函数在处理任何图像时都能有效实现加密需求，参数nSection控制马赛克块的大小。使用示例：加载图片并设置showOption为true，然后调用hb_imageScramble(img, 5, showOption)即可实现5 x 5加扰。

图像拼接应用程序将一组照片拼接成马赛克或全景图片。使用SIFT算法生成兴趣点，并利用RANSAC算法去除异常值，最终通过单应矩阵将图像拼接在一起。以下是关键功能的描述： 计算单应性： 通过源点和目标点的坐标，构建矩阵A。利用matlab中的eig函数计算A'A的特征值和向量，选择与最小特征值相关的特征向量，并将其转化为3x3矩阵来获得单应矩阵*。 applyHomography： 根据给定的单应矩阵与源图像中的点，计算目标图像中的对应点。参考讲义第16页的公式，可以计算出x, y坐标。 backwardWarpImg： 将源图像分成RGB通道，逐列处理每个像素的反向查找，获取其在目标图像中的对应点，以提高效率。掩码通过逐列查找进行处理。

这个 MATLAB 项目提供了一种高效的算法，用于计算任意大小的全矩阵和稀疏矩阵的克罗内克积矩阵乘法。它避免了显式构造庞大的克罗内克积矩阵，从而节省内存和计算时间。 该算法的核心思想是将向量 x 视为多维数组，并利用克罗内克积的性质，逐维应用线性变换 Q{i}。 特别地，当只涉及两个矩阵 (Q{1}, Q{2}) 和一个向量 x 时，利用恒等式 (Q{2} ⊗ Q{1}) * vec(x) = vec(Q{1} * x * Q{2}') 进行高效计算，其中 vec(x) 表示将向量 x 转换为列向量的操作。 该算法扩展了此恒等式以适应包含两个以上矩阵或具有多列的 x 的情况，提供了一种通用的快速克罗内克积矩阵乘法解决方案。

优克诺斯课程材料

在Matlab中，里克小波的开发是一个重要的课题。这种小波在地震学和信号处理中具有广泛的应用。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。

在Matlab环境下进行DC伺服马斯克模型的开发。探讨了塞沃电机的设计方案。

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。