温和增强算法

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

量子计算是信息技术中的一大前沿，随着量子力学的原理越来越成熟，它为传统计算机难以的复杂问题了全新的思路。想了解量子计算？《量子计算：温和的》这本书适合入门，它将复杂的量子概念用通俗易懂的方式呈现出来。从量子比特的基本概念到量子算法的实现，作者通过丰富的实例和直观的，带你轻松入门量子计算。书中的每一章后面都有参考文献和练习题，让你能逐步掌握这一前沿领域的知识。你如果对量子计算感兴趣，这本书一定不能错过！

本视差增强算法利用RGB三通道进行增强处理，以提高图像的深度感和细节表现。通过调整每个通道的强度和对比度，我们能够有效提升视差图的视觉效果，使其在立体视觉应用中表现更佳。

本资源提供了一种改进的粒子滤波算法，着重于识别和利用高质量粒子。算法根据权重对粒子进行排序，舍弃低权重粒子（概率分布函数高于0.5）。高权重粒子则根据其权重进行采样。在权重与概率分布函数介于0.5之间的粒子上进行均匀采样，以捕捉大多数粒子的趋势，实现更快速、更精确的目标跟踪，并降低目标丢失的可能性。

介绍了Matlab图像增强处理的常见算法及其优化方法。通过图像增强处理，能够提高图像的视觉效果，尤其是在图像质量较差的情况下。常见的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度调整、滤波去噪等。文中详细分析了这些算法的原理及其在Matlab中的实现过程，并提供了优化建议以提高处理效率和效果。

基于同态滤波算法，提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息，将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波，提升图像对比度；对高频成分不进行处理，保持图像细节。实验结果表明，该方法能够有效提高图像质量，增强图像对比度，同时保留图像细节。

基于小波变换的图像增强算法在图像里挺常见的，尤其是你想提升图像细节时，用起来还挺顺手的。这份 PDF 文档讲得还比较系统，不只是原理讲清楚了，连代码实现和参数调节也有提到，适合用 Matlab 的朋友看看。 小波分解那一块挺有意思，利用多分辨率，把图像拆分成不同尺度的细节和轮廓部分，你可以单独它们，再通过小波重构拼回完整图像。这样既能增强细节，还不容易引入噪点，效果比普通的直方图均衡化要自然不少。 文中也提到一些比较实用的算法，比如Donoho 的小波阈值去噪，适合带点噪声的图片。还有图像增强算子这部分，强调了如何基于图像幅值做自适应，增强效果会更贴近图像原始特性，不会显得过度。 配合Matl

使用该函数能够有效提升图像对比度，优于直接应用imadjust方法。该算法源自冈萨雷斯的数字图像处理理论。

水下图像的颜色偏、对比度低、细节模糊这些老大难问题，NP-WME起来还挺顺手的。它是一个用MATLAB写的图像增强算法，核心思路靠的是非局部相似性和加权平均。说白了，就是从图里找相似区域来校正那些光学干扰，比如色偏和模糊，增强出来的效果比较自然。 压缩包里基本该有的都有：.m代码文件、测试图像、文档，还有测试脚本，直接跑一跑就能看到效果。响应也快，图像增强完看起来干净了不少。适合你做水下图像项目时拿来用，或者参考它的策略改一改，也能套到别的场景里。 算法名字叫NP-WME，全称是“Non-local Prior based Weighted Mean-Enhancement”，听起来有点拗口，