FPGA--图像对比度&亮度调整代码-Verilog

文档是黄海广博士针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)视频做的笔记，v5.44，746页。最后修改：2018-04-30。

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光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGC v2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，L

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VS+OPENCV+ZBAR一维，二维码识别，对于中文乱码已经解码

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shearlet变换的matlab代码。图像经过某种离散变化后的能力分布体现了图像的变换特征，从无失真压缩的角度考虑，变换的目的是希望图像经离散变换后能力尽可能的集中在少量的几个系数中，即具有能量聚集性，由此可得到较高的压缩比。 图像经过Shearlets变换后，能量的分布会随着变换尺度n的变换尺度呈现出一定的规律。