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山东科技大学C++实训项目—飞机大战：附带实训报告

【实例简介】一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理．对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像．这类图像预处理方法统称为图像增强．图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法．空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理．频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间域．

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0. 此为C/C++的SourceInsight配置文件，其他语言的为默认。（字体颜色在其他编程语言有效）1. 主要就是给那些习惯于等宽字体编程的人们。采用微软Vista自带的等宽字体：Consolas2. 对各个编写程序的软件(UltraEdit, SourceInsight, BeyondCompare, Notepad2)及各种IDE开发环境（Visual C++, Borland C++, Borland C++ Builder, Visual Studio .net）的所有颜色进行了最大的统一，给出了一种最合理的颜色，具体如下： 常数：红色 宏定义（包括枚举常量）

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这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1%

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