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具体描述看我博客。2、 具体的操作方法：将原图像进行RGB三通道分离，去取各个通道像素的值，根据实验得出的经验，对火灾像素定规则，规定各个分量之间的关系。根据这个规则对输入图像进行判断，创建一个新的图像，符合就在这个新的图像中保存火灾像素的位置，否则不保存（如图所示）；将创建的二值图像进行检测轮廓，根据轮廓组数进行火灾识别框的绘制，最后输出结果图像。

基于气动力的导弹姿态控制（含MATLAB仿真），有详细的理论论述和仿真程序

【实例简介】te过程的仿真模型，有21种故障。TE过程是由田纳西-伊斯曼化学品公创建的基于一个真实化工过程的仿真,其目的是为评价过程控制和监控方法提供一个现实的工业过程。TE过程是个很复杂的非线性过程，整个过程涉及变量多。

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

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