HE算法与Scaler算法

最新推荐文章于 2025-06-30 11:05:31 发布
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本文介绍两种图像处理技术：HE算法用于图像直方图均衡化，提高图像对比度；Scaler算法用于图像缩放，通过MATLAB实现。对于图像增强和尺寸调整的需求提供了有效解决方案。
【推荐系统原理与实践】协同过滤推荐算法、基于内容的推荐、深度学习、矩阵分解、嵌入层、注意力机制、优化算法等
AI天才研究院
07-10 1537
推荐系统（Recommendation System）在过去的几十年中，随着互联网技术的兴起和用户生成内容（UGC）的增多，得到了广泛的应用。它通过分析和挖掘用户的行为数据，为用户推荐他们可能感兴趣的商品、文章、音乐、视频等内容，极大地提升了用户的满意度和体验。推荐系统在电子商务、社交媒体、流媒体平台、新闻聚合网站等多个领域中发挥了重要作用，甚至影响着用户的决策过程。
随机梯度下降算法详解：数学公式+收敛证明+实战技巧
最新发布
AI天才研究院
07-17 543
{i1} + w_2 x_{i2} + \dots + w_d x_{id} + b )，其中( \theta = [w_1, w_2, \dots, w_d, b]^T )是参数向量，( x_i = [x_{i1}, x_{i2}, \dots, x_{id}, 1]^T )是带偏置的特征向量。x_i, y_i) )），因此。均方误差（MSE）：( L(\theta) = \frac{1}{2N} \sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 )（乘以( 1/2 )是为了求导方便）。
scaler算法
03-02
最好的SCALER的算法，和在视频处理的应用；
Polyphase scaler算法（该算法采用Lanczos2算法）
09-14
本代码使用多相位插值法实现图像缩放，实际上在4 x 4领域大小内进行多相位插值和三次插值几乎是一样的，只是对应插值函数值略微不同。多相位插值法是通过对输出点对应原图中的领域进行Lanczos2 函数移相插值来产生输出点的。
并行任务调度算法
m0_73283134的博客
06-30 79
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
图像缩放算法_基于紫光同创FPGA实现Scaler图像缩放
weixin_39552179的博客
12-18 1994
紫光国微智慧芯片领导者Scaler(图像缩放)，广泛应用于视频及图像处理领域，比如图像处理器、电视墙、LED显示屏等应用场景。紫光同创的scaler图像缩放方案采用双线性插值算法，具有缩放效果好，资源占用少的特点。具体特性如下：双线性插值算法实现放大和缩小功能像素数据位宽可配置缓存行数可配置支持双向握手读写接口支持参数动态更新紫光同创PGL22G视频应用板，外挂一颗16bit的DDR3，...
数据归一化Scaler-机器学习算法
weixin_30646315的博客
08-03 654
//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致在机器学习算法中不同列数据的权重很大的差异，数量级大的数据所体现出来的影响会远远大于数量级小的数据...
图像优化算法（HE、AHE、CLAHE）简单介绍
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04-24 1万+
一、背景介绍 在工作过程中，接到一个客户需求：使用普通Camera实现capture hdr和preview hdr，其中的preview hdr需求，正常的hdr算法需要使用三帧图像数据来合成一帧HDR图像，算法的时间复杂度较高，这对于需要实时性处理的camera preview功能来说不太实际，因此我使用了图像增强算法（HE、AHE、CLAHE）来提高camere预览图像的对比度，提升预览效果，下面分别介绍一下这三种算法。 二、灰度直方图均衡算法（HE） 2.1、算法简介 直方图均衡算法的介绍来自百科，
“智能算法与深度学习助力彩票自由：基于Python的双色球预测模型与技术探索”
Sapphire521的博客
03-26 459
彩票预测一直是一个热门而复杂的课题。通过结合现代深度学习技术，我们有机会利用机器学习与数据分析对彩票的随机性进行模拟与预测，尽管其准确性仍有待提高，但这为彩票的“自由”提供了一种新思路。未来，随着算法和计算力的进一步发展，深度学习或许能够在这一领域实现更加精准的预测。
【技术突破】：遗传算法与BP神经网络协同提升地铁客流预测
遗传算法与BP神经网络是两种强大的计算智能方法，它们在优化和预测领域具有广泛的应用。本文首先介绍了遗传算法与BP神经网络的基本原理和结构，然后探讨了各自在优化和学习机制中的策略与实现。进一步地，文章深入...
深度学习优化算法揭秘：全面掌握“凸性“原理，让你训练更快、更准！
Where there is a will, there is a way !
06-06 922
本文深入解析深度学习中的凸性原理，从苹果比喻入手讲解凸函数概念，分析SGD和Adam算法在非凸环境中的工作机制，提供完整代码实现和实战技巧，包括智能初始化、学习率调度等优化策略，助力读者掌握高效训练方法。
matlab中实现直方图均衡（HE）
04-08
利用三种方法在matlab中实现了直方图均衡，亲测有效。
heft:一种静态任务调度算法
07-01
重量 HEFT：异构最早完成时间，一种静态调度算法。 参考 有向无环图 随机 DAG 由 TGFF 创建。 有关详细信息，请参阅以下内容。 tgff 文件格式 部分 { 1. 任务 2. 边 } 第 { 1. 计算开销矩阵}
heft任务调度算法
09-12
heft算法，任务调度算法，任务调度过程使用，可结合其他算法，可自己调节参数。。。。。。。。。。。。。。
Scaler算法小结
千里河山
10-08 4893
http://sourceforge.net/projects/imageenlarger/
MATLAB编写图像直方图均衡化函数
y0205yang的博客
11-14 3978
clc; % 首先读入灰度图像，并提取图像的高度和宽度 A = imread('lena.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(A); image=rgb2gray(A);%设置为灰度图像 subplot(2,2,2); imhist(uint8(image));%图像直方图 [height, width] = size(image); % 然后统计每个灰度的像素值的累计数目 NumPixel = zeros(1,256); % 建立一个256列的行向量，以统计各灰度级的像素个.
OpenCv：直方图均衡化(HE)，自适应直方图均衡化(AHE)，限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) （附代码）
qq_40280673的博客
01-03 1万+
总结了使用Python OpenCv处理图像直方图均衡化(HE)，自适应直方图均衡化(AHE)，限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的方法。
【笔记】HEFT——面向异构计算的高性能、低复杂度任务调度
qq_57084274的博客
08-19 5758
应用程序调度问题已经被证明是一个NP完备问题。本文提出了两种算法：（1）异构最早完成时间HEFT算法在每个步骤中选择具有最高向上排名值(upward rank value)的任务，并将所选任务分配给处理器，从而通过基于插入的方法最小化其最早的完成时间。（2）处理器上的关键路径CPOP算法CPOP通过向上和向下排名值的总和来确定任务的优先级。另一个区别在处理器选择阶段，该阶段将关键任务安排到处理器上，从而最大限度减少关键任务的总执行时间。调度算法在调度的质量和成本方面。
WorkflowSim中HEFT调度算法代码解读
weixin_44132718的博客
05-30 5745
WorkflowSIm中的HEFT算法代码解读 HEFT（异构计算环境下最早完成时间算法） WorkflowSim是一个用于模拟工作流调度的集成仿真平台，内置了部分基础的工作流调度算法，今天就为大家介绍最为基础的HEFT算法。 1.算法思路 HEFT算法是一种基础的静态调度算法，假设工作流DAG中所有任务的数据大小、任务间通信传输数据大小、计算环境下各虚拟机的计算性能和平均带宽等信息均为已知。 H...
这是我的代码怎样在交叉验证中直接使用Pipeline，避免数据泄露 代码：import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler import seaborn as sns from scipy import stats # 读取数据 surface = pd.read_csv(r'C:\Users\。\Desktop\RF_2.csv', sep=";", encoding='utf-8-sig') #转化地层类型的为整型数值 surface.loc[surface['地层类型'] != '粉质粘土和砂质粉土', '地层类型'] = 0 surface.loc[surface['地层类型'] == '粉质粘土和砂质粉土', '地层类型'] = 1 surface['地层类型'] = surface['地层类型'].astype('int') # 清理列名中的空格 surface.columns = surface.columns.str.strip() print("清洗后的列名:", surface.columns.tolist()) # 分离特征和目标（使用清洗后的列名） features = surface.iloc[:, :-1] # 前8列作为特征 target = surface.iloc[:, -1] # 最后一列"地表沉降"作为目标 print("\n原始特征矩阵形状:", features.shape) # 2. 数据标准化（关键修正：转换为DataFrame） # ============================================= scaler = StandardScaler() scaled_features = pd.DataFrame( scaler.fit_transform(features), columns=features.columns # 保留列名 ) print("\n标准化后的特征矩阵示例:") print(scaled_features.head()) # 3. 特征选择（修正相关性计算） # ============================================= # 合并标准化后的特征和目标 surf_he = pd.concat([scaled_features, target], axis=1) # 计算相关性矩阵 corr_matrix = surf_he.corr() # 提取目标相关性并筛选 corr_with_target = corr_matrix['地表沉降'].drop('地表沉降') selected_features = corr_with_target[abs(corr_with_target) > 0.3].index.tolist() print("\n高相关性特征(|r|>0.3):", selected_features) import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 混沌自适应麻雀搜索算法（CASSA）实现 # ============================================= def logistic_chaos(n, mu=4.0, x0=0.3): """生成Logistic混沌序列""" chaos = [x0] for _ in range(n-1): x = chaos[-1] chaos.append(mu * x * (1 - x)) return np.array(chaos) def cassa_optimization(fitness_func, boun
03-26
在交叉验证中使用Scikit-learn的Pipeline可以有效防止数据泄露，其核心原则是**将数据预处理步骤与模型训练统一封装**，确保每次交叉验证的折叠仅基于训练集数据进行预处理变换。以下是具体步骤和最佳实践： --- #...
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