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基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法，结合BP神经网络的良好非线性逼近功能，复原高斯模糊图像，较传统复原方法更优

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内含前向型神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络的控制系统预测及诊断等书中实例代码

有程序和资料。17年华为杯数学建模D题，针对问题一，在静止背景条件下，提取运动前景目标轮廓，首先处理视频，生成单帧数据，针对不含纯背景帧的视频采用帧间差分法，对含背景帧的视频数据采用背景差分法。两种方法都可以准确提取静止背景下的前景目标轮毂，最后进行形态学的补充处理，达到预期的效果。针对问题二，分析动态背景每一帧之间都大面积的不同，因此使用帧差法的结果会出现大量的噪点。采取混合高斯模型(GMM)对动态的背景进行建模，采用一定帧数的图像来训练模型，从而实现实时更新的背景模型，过滤掉背景变化对目标提取的影响，可以准确提取前景目标。针对问题三，考虑摄像头抖动造成图像的变化，因此考虑首先去抖动，对

里面包含源程序与hex文件，如果需要更改引脚则要编译hex文件。LCD12864需要有带PSB引脚，注意区分两种类型的LCD12864。可用51最小系统，LCD12864和四个独立按键即可实现。程序经过本人实践过，切实可用。简单，易操作，好玩。

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其中包含5个各种datasnap 三层结构服务器和客户端源码，是我在学习过程中从网上搜索到的学习资料，对初学者会有所帮助

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