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暗通道先验去雾算法原理与实现 暗通道先验去雾算法是一种基于大气散射模型的图像恢复方法，其核心思想是利用无雾图像暗通道的统计特征来估计场景的透射率。 1. 暗通道计算: 对输入图像进行最小值滤波，得到每个像素邻域内的最小颜色分量，构成暗通道图像。 2. 大气光估计: 在暗通道图像中选取最亮的像素

提供了一个Matlab脚本，实现了十种常用的图像滤波算法。每个算法都包含详细的注释，清晰展示了其实现过程。脚本利用Matlab自带的图像处理函数，例如 imshow 用于图像显示， title 用于添加算法名称注释，方便用户理解和使用。需要注意的是，实际应用中，最佳滤波算法和参数选择取决于具体图像特

针对零部件制造质量控制领域的缺陷检测问题，针对工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点，提出了基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法的优化方案。该算法着重于提升算法的注意力，并采用了多种策略来实现。首先，采用了CZS算法，对图像中的缺陷区域进行了剪切、缩放和拼接，以便更好地集中于缺陷相关区域；

为了更好地满足对宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布的调查需求，我们深入研究了植物识别方法。在解决YOLO v5s模型在复杂背景下植物识别问题的过程中，我们推出了一种新颖的轻量化模型，即YOLO v5s-CBD。我们对模型进行了改进，通过引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet，将卷积和

最新研究聚焦于基于YOLO V7和TSM（Temporal Shift Module）模型的橘小实蝇（Drosophila melanogaster）梳理行为的自动化分析。橘小实蝇作为常用的模式生物在行为学研究中占据重要地位。结合YOLO V7和TSM模型，研究人员能够通过视频监控自动检测和识别橘小

本研究提出了适用于边缘设备的全新边缘GPU友好模块，用于实现多尺度特征交互。该模块通过弥补特征尺度之间的缺失，改善了模型的准确性和执行效率。除此之外，研究还研发了一种创新的迁移学习骨干网络采用方式，受不同任务间信息传递流动的启发，旨在与特征交互模块相结合，以提升各类边缘GPU设备的准确性和执行速度。

焊接缺陷检测是制造业质量保证中的重要环节，本文介绍了一种创新的卷积神经网络（CNN）应用——LF-YOLO。LF-YOLO以轻量且更快速的特性为特色，专为X射线图像的焊接质量保证而设计。X射线图像在制造业中扮演着关键角色，能够反映焊接区域的内部情况。然而，不同缺陷类型的形状和尺度变化较大，传统模型在

本综述详细探讨了YOLO（You Only Look Once）的发展历程，从初代YOLO到YOLOv8和YOLO-NAS的每个版本进行深入剖析。YOLO已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用中的主要实时物体检测系统。文章首先介绍了评估指标和后处理技术的标准，随后聚焦于每个模型的网络架构和训练技

项目概览：这个安卓飞机小游戏展现了Java语言的娴熟应用，为用户提供了一次轻松而富有趣味的游戏体验。在游戏中，用户将掌握飞机操控技能，躲避敌机的袭击，同时争取高分。游戏拥有直观简单的图形界面，以及飞机和敌机的移动、子弹发射、碰撞检测等基本游戏功能。目标用户：这款安卓飞机小游戏适用于多个用户群体：初学

内容概要：五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，玩家的目标是在棋盘上先连成一条直线上的五个棋子。这款小游戏是使用Java编写的，提供了简单的图形界面和基本的游戏功能，使玩家能够与电脑进行对战。适用人群：此五子棋小游戏适合以下人群：初学者：希望学习如何编写基于Java的简单游戏，并提升他们的编程技能。爱