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粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

使用VS2010，opencv2.3版本，进行Lucas_kanade金字塔仿真，其中调用Opencv库函数cvCalcOpticalFlowPyrLK，获得第二帧图像的光流点，

双线型（bilinear）插值算法针对RGB三基色不同通道单独进行插值运算，它作为插值算法的最基本算法，是以后改进插值算法的提出以及性能分析的一个参考，其算法原理为对于某个像素的某一个色彩通道而言，其采用周边同通道的平均值

该项目旨在将图片上载到图片的文件夹，并将调整的图片上载到四个不同的文件夹是图片文件夹的子文件夹。该项目包含两个主要文件夹 （包括和公用文件夹），你会发现前端活动程序时的后端和联机分析处理程序包含文件夹在公用文件夹中。 请按照下面的步骤来设置您的应用程序： 1） 打开 config.php 文件里面包含文件夹，用你真正的数据库名称替换"yourdatabasename" 2） 创建一个表，在 mysql 数据库中以 profilepicture 作为名称和如下领域： id、 文件名、 类型、 大小、 标题、 目的、 verify_string、 create_date、 tagvalue 3） 到指定图片名称，"Mypicturename"index.php 里面的变化动态 谢谢

运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

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图像的超分辨率处理。将一张正方形图像先降采样变成原来的1/16，然后经过迭代反投影算法再变回原来的大小。将小图和大图比较可以发现清楚了很多。注意一定要放入正方形的图。迭代反投影算法是将模拟低分辨率图像和观测低分辨率图像的误差叠加到当前估计高分辨率图像，生成新的高分辨率估计图像，进行欠采样得到当前低分辨率模拟图像，不断循环迭代这个过程，直到误差精确达到要求范围或直到迭代次数完成（避免出现死循环）。