宽动态红外图像增强算法综述回顾过去带你回顾宽动态红外图像增强算法的历史进程,历来学者的一步步革命(新的算法框架提出),一步步改革(改进优化),从简单粗暴到细致全面.正所谓是:改革没有完成时,只有进行时.没有完美的算法,也没有最好的算法,只有更好更优秀的算法.展望未来以现在看90年代的算法,那时候的算法是有点粗糙,但是正是在这一点点的积累上,才有了现在较之优秀完美的算法.正所谓是:站在巨人的肩膀,我们看得更远,不积跬步无以至千里. 目录 为什么需要该算法?摘要主要的三类算法思路大致介绍第一类:基于

[红外DDE算法]数字细节增强算法的缘由与效果(我对FLIR文档详解) 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit(甚至更高)?一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别,以及其对最小等效温差指标.首先是探测的范围,就是常说的动态范围,意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围.然后是最小等效温差,意思是探测器能够检测到的最小温度差.这就好比一把尺子,有两个重要指标.第一,就是尺子的量程,意思是它能丈量多少长度范围的物体:第二,就是尺子的最小刻度,就是它能够分辨多少精度的长度.在自然界中,红外信号

昨天晚上 在csdn上做了一道分糖果的题目,我自个测的是没有问题,但是提交答案后,老失败,提示 你的程序正常运行并输出了结果,但是答案错误你的程序输出结果与测试数据中的输出结果不符 我先把自个思路说一下,再把我的代码贴出来,你们帮忙看看,哪里出了问题,或者有更好的思路分享下. 题目是这样的:地址:http://student.csdn.net/mcs/programming_challenges 第二道题目 有n个小朋友站成一排(编号从0到n-1),每个小朋友有一个rating值,存放在rati

(1)DDE应用背景 (2)DDE算法简介 (3)DDE 实现 (4)DDE 总结和不足 ----------author:pkf -----------------time:2-9 ----------------------qq:1327706646 (1)DDE应用背景 关于图像的增强,无数种方法,有线性映射,直方图均衡拉伸,还有时域,空域的增强等等,但是对于红外图来说,有许多限制,本身红外图是单色的灰度图,局部对比度和亮度有时很弱,常用的线性影射(如AGC)或者直方图统计(如直方图均衡化

短文本合并重复(去重)的简单有效做法 - 旁观者 - 博客园 短文本合并重复(去重)的简单有效做法 SimHash算法 - ACdreamer - 博客频道 - CSDN.NET SimHash算法

[本文是自己学习所做笔记.欢迎转载.但请注明出处:http://blog.csdn.net/jesson20121020] 算法描写叙述 假设连通图是一个网,则称该网中全部生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树,也称最小代价生成树.利用Prim算法构造的最小生成树方法思想: 如果G=(V,E)是一个具有n个顶点的连通网,顶点集V={v1,v2,...,vn}.设所求的最小生成树T=(U,TE),当中U是T的顶点集.TE是T的边集.U和TE初值均为空集. Prim算法的基本思想例如以下:首先从V

在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离

转载出处:勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图

关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加

P 算法与 K 算法 作者:Grey 原文地址: 博客园:P 算法与 K 算法 CSDN:P 算法与 K 算法 说明 P 算法和 K 算法主要用来解决最小生成树问题,即:不破坏连通性删掉某些边,使得整体的权重最小. 测评链接:牛客-最小生成树 K 算法 K 算法使用的核心数据结构是并查集,然后将边权值排序. 1)总是从权值最小的边开始考虑,依次考察权值依次变大的边 2)当前的边要么进入最小生成树的集合,要么丢弃 3)如果当前的边进入最小生成树的集合中不会形成环,就要当前边 4)如果当前的边进入最

机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人.MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 当后端是缓存服务器时,经常使用一致性哈希算法来进行负载均衡. 使用一致性哈希的好处在于,增减集群的缓存服务器时,只有少量的缓存会失效,回源量较小. 在nginx+ats / haproxy+squid等CDN架构中,nginx/haproxy所使用的负载均衡算法便是一致性哈希. 我们举个例子来说明一致性哈希的好处. 假设后端集群包含三台缓存服务器,A.B.C. 请求r1.r2落在A上. 请

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 我们知道轮询算法是把请求平均的转发给各个后端,使它们的负载大致相同. 这有个前提,就是每个请求所占用的后端时间要差不多,如果有些请求占用的时间很长,会导致其所在的后端 负载较高.在这种场景下,把请求转发给连接数较少的后端,能够达到更好的负载均衡效果,这就是least_conn算法. least_conn算法很简单,首选遍历后端集群,比较每个后端的conns/weight,选取该值最小的后端

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 ip_hash算法的原理很简单,根据请求所属的客户端IP计算得到一个数值,然后把请求发往该数值对应的后端. 所以同一个客户端的请求,都会发往同一台后端,除非该后端不可用了.ip_hash能够达到保持会话的效果. ip_hash是基于round robin的,判断后端是否可用的方法是一样的. 第一步,根据客户端IP计算得到一个数值. hash1 = (hash0 * 113 + addr[0

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 来看一个简单的Nginx负载均衡配置. http { upstream cluster { server a weight=5; server b weight=1; server c weight=1; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://cluster; } } } 当在upstream配置块中没有指定使用的负载均衡

代码来自: http://blog.csdn.net/v_JULY_v 算法思想: // Quick_select.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <time.h> using namespace std; const int num_array = 13; const int num_med_array = num_array/5 + 1; int

后缀自动机 后缀自动机是一种确定性有限状态自动机, 它可以接收字符串\(s\)的所有后缀. 构造, 性质 翻译自毛子俄罗斯神仙的博客, 讲的很好 后缀自动机详解 - DZYO的博客 - CSDN博客 下面是一些note: 定义 对于字符串\(s\)的子串\(t\), \(endpos(t)\) (或者 \(right(t)\) ) 表示t在s中出现位置的右端点的集合. \(endpos\)互不相交. 有相同 \(endpos\) 集合的字符串构成一个等价类. 对于每个等价类, 包含的字符串长度为

{"type":[    {"name":"专题分类","num":1,"value":[        {"name":"基础算法","num":10},        {"name":"数据结构","num":11,"value":[            {&qu

树形选择排序 (tree selection sort) 具体解释 及 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 算法逻辑: 依据节点的大小, 建立树, 输出树的根节点, 并把此重置为最大值, 再重构树. 由于树中保留了一些比較的逻辑, 所以降低了比較次数. 也称锦标赛排序, 时间复杂度为O(nlogn), 由于每一个值(共n个)须要进行树的深度(logn)次比較. 參考<数据结构>(严蔚敏版) 第278-279页. 树形选择排序(tr

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