经典c程序100例

    图像去雾雾，包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。通过一定的技术手段，去掉物体表面的雾霭，增强图片效果显得尤为重要。   Tarel等人提出了一种基于中值滤波的去雾算法，该算法虽然速度比较快，但由于中值滤波不能很好的保持边缘信息，导致得到的大气散射光分布不能很好地反映场景的深度信息。在景深发生突变的边缘区域，无法得到令人满意的去雾效果。 在本篇论文中，香港城市大学针对Tarel去雾方法进行改进。  源码包来自作者的英文主页下载，其中包括作者EI论文原文，PPT，以及全部代码和测试集。对图像去雾领域的研究能提供重要的借鉴意义。

题目描述 请输出无向连通图最小生成树权重之和。 输入 第一行是2个整数,分别表示顶点个数n和边数m。接下来的m行中,每一行第一个整数表示边的开始顶点，第二个表示边的结束顶点，第三个表示这条边的权重。 ( 测试数据中保证图是连通图； 没有自环； 两个顶点之间只有一条边； 0

程序说明： 1． 实现用2前导序列进行时间同步，但必须在高信噪比下，参考信噪比为30dB；进一步的优化见后续版本； 2． 实现一发多收情况下，通过AWGN信道的后的相位补偿合并，并进一步分析合并增益！ 3．  请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

模糊 - 新类辛格尔顿功能：新的隶属度函数，表示在模糊论域经典的数字号码。 - 推理系统进行了修改，以允许用户去模糊化之前访问该模糊输出。 - 引起接收到的反馈其他一些小的更新。

一个高效的自回避行走路径枚举程序。运用了多线程分配分支任务，可以port到多核cpu上加速运算。-An efficient path of self-avoiding walk enumeration procedures. Use of multi-threaded allocation branch mission, you can port to multi-core cpu on accelerated computing.

应用背景adasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddспомощьюVинаспомощьюVинав。в。спомощьюVинаadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasdddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddadasddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd关键技术234567891011121314151617181920РазмерА（- 2，- 4） ； ；делаюя= - 3,2читать*，（В（Я，какДж），ДжвС= - 4,0） ；конецсделатьзвонокмассивные（В，Н）печать*，встопконецподпрограммымассивные（В，Н）измерениеВ（Н） ； ；нея= 2，н2СделатьДж=Я，НВвKиВ=Н-ДЖ+Яесли（в（

应用背景本代码用于国际机器人比赛，识别图标有左拐、右拐、直走三个方向，识别率可以达到90%，在机器人倾斜角度相对较小的情况下，识别率可以达到100%。每秒钟可以识别40~60张图片。有效的提升了机器人竞技实力！关键技术本代码采用图像细化骨架提取和霍夫变换拟合直线，通过图像细化提取路标的骨架，再通过霍夫变换拟合直线，再通过拟合的直线，计算拟合后直线的方向，以45度为标准，倾角大于45度的视为纵线，否则视为横线，在通过判定的直线方向给拟合后直线归类，竖直和水平方向，根据直线中心点的位置，判断当先路标的指向。

此代码是为了解释一些用分形递归回溯等相关概念，及其他。代码的注释。首先，你应该阅读PDF二看简单的例子教程，直到你完全了解他们最后，粉尘分形源代码。代码本身可以产生8种不同的图形。所以，尝试它的乐趣，我真的想让它很简单。

数值分析雅可比迭代法-numerical analysis Jacobi iterative method

用C＋＋实现的高斯混合模型的算法类，方差矩阵是对角矩阵-C++ Gaussian mixture model algorithm category, variance matrix is diagonal matrix