图像处理算法，增加图像的对比度。 该文件可以在这里找到： 您必须使用的函数是 BEASF.m，其他的都是辅助函数。 http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=6808563&url=http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6808563 如果你觉得我的算法有用，请给它评分。 如果您发现问题，您可以给我发电子邮件或发表评论，以便我可以解决它。 如果您发现算法存在问题，请告诉我，以便我尝试修复它。 谢谢你。

自适应颜色解卷积 (ACD) ============ 这是基于我们论文中描述的自适应颜色反卷积的组织学图像颜色归一化的实现： Yushan Zheng、Zhiguo Jiang、Haopeng Zhang、Fengying Xie、Jun Shi 和 Chenghai Xue，用于组织学 WSI 归一化的自适应颜色反卷积，生物医学中的计算机方法和程序，v170（2019）第 107-120 页。 要求 TensorFlow（1.3 或更高版本） Python 3.6 麻木 1.14.0 opencv-python 3.4.1 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @article{zhengCMPB2019, title = {Adaptive color deconvolution for histological WSI normalizat

在matlab中实现了自适应直方图均衡（AHE），亲测有效。

从自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法进行了详细的介绍和分析。采用LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明，该自适应滤波器滤波效果优越。

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adaptive control 国外经典教材，英文版。内容主要在于算法

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随着图像内容不断丰富，由计算机产生的屏幕内容(SC)图像开始普及。针对这类图像，高效视频编码标准(HEVC)增加了调色板模式来提升对SC图像的压缩性能，但会增加计算复杂度和编码时间。提出了一种基于视频内容复杂度分析的自适应调色板模式快速决策算法。该算法将图像亮度分量分块，并用离散余弦变换(DCT)来衡量每个块的复杂度，然后根据复杂度值形成判别矩阵，最后根据判别矩阵结合编码单元的信息来自适应地关闭或启用调色板模式，以减少计算量和编码时间。根据实验结果，当参考编码器设为启用调色板模式时，本文算法能节省的总编码时间达到完全关闭调色板模式所节省时间的69.24%，而相同峰值信噪比下的码率差异(BDBR)平均增加0.33%，相同码率下的峰值信噪比差异(BDPSNR)平均下降0.03 dB，基本不影响视频质量。

自适应滤波算法在功率谱估计中的应用研究，贾存丽，郭娜，功率谱估计是分析随机信号的一种重要分析方法，功率谱估计一般可分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)两种方法，在��