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clc,clear,close all %清屏和清除变量 warning off %消除警告 cs=zeros(10,1); %初始化 while sum(cs)~=100 %cs和为100，则跳出程序，输出结果 c = rand(10,1); c1 = c./sum(c); %归一化 cs = round(c1*100); %10个reader分别管控多少个tag，总和100 if min(cs)==0 %判断是否存在0的情况 cs=cs+100; end end cs’
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运行程序输出结果如下：
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ans = 11 1 16 1 2 12 2 19 19 17
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输出结果不包含0值，结果可以接受，然而有时需要考虑10个数不重复的情况，因此该程序需要继续改进。
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（3）基于变量取值区间的查询
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考虑到100个数，每一个数字的取值范围为1～100，因此，可以采用查询的方式，一一查询，用户很轻松的书写代码如下：
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clc,clear,close all %清屏和清除变量 warning off %消除警告 ans = rand; %产生一个随机数 while sum(ans)~=100 %判断和是否等于100 randperm(100,10); %在1～100中，找10个整数相加等于100 end ans sum(ans)
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程序如同出现死循环一般，电脑一直在运行，但是没有结果，由于10个数字，每一种数字100种可能，100^10次方的查询，导致电脑运行超级慢，这也使得该程序有欠妥之处，主要原因是没有考虑变量的取值范围可以缩小。
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之前我们讨论过，系统存在1、2、3、4、5、6、7、8、9和55这种情况，从这个可行解可看出，当系统不出现重复的数字的情况，每一个数的取值范围应该在1～55之间，因此使得系统搜索范围大大降低，同样程序如下：
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while sum(ans)~=100 randperm(55,10); %在1～55中，找10个整数相加等于100 end
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运行程序输出结果如下：
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ans = 18 10 1 21 8 12 9 13 3 5
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从结果显示，程序执行大大增强，运行结果更加合理。
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数学是理性的，不同的人完成不同的任务，有不同的方法，走着不同的捷径，针对每一个优化过程，都是一种思想的结晶。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004270]
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 9.3 还原真实场景
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生活中常常遇到的图像，如图9-2和图9-3所示。
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图9-2 部分清晰 图9-3 部分模糊 如图9-2所示，该图形中一部分是清晰的，一部分是模糊的。如图9-3所示，也是一部分模糊，一部分清晰，然而图9-2和图9-3两幅图恰好是互补的，两幅图恰好构成一副清晰的彩色图，然而对于这样的一种工况，在我们的相机拍照过程中经常出现，最常见的就是模糊了背景，突出了照相视觉中的人脸部分，然而面对这两幅图像，怎么完好的再现真实的场景呢？
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【问题】有时候我们采集的图像常常带有模糊的成分，如何还原这些图像，重构出我们视觉看到的图形环境，显得至关重要。
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【分析】
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两幅互补的图像合成为一副清晰的彩色图，这是一种图像融合过程。
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图像融合是指将来自不同探测器的多特征图像进行合并，去除图像间的冗余信息，保留不同图像的有用信息，从而得到一个包含被测物体信息更完整的图像。定义中的多特征图像是指各种探测器根据不同的成像机理来测量待测物体的不同物理特性而得到的图像，并以此作为融合处理的信息源。
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图像融合在图像处理领域中属于图像增强的研究范畴。图像增强是对图像质量在一般意义上的改善，其目的是通过一系列技术去改善图像的视觉效果或将图像转换成一种更适合于人眼观察或机器自动分析的形式。图像增强技术是改善图像质量所采用的一种较为通用的方法。例如，在遥感应用中，常用两种传感器获得同一地域的高分辨图像和多光谱图像，融合这两种图像，可以获得细节和轮廓都得到改善的图像网。又例如，将融合技术用于同一数码相机在同一场景拍摄的聚焦点不同的两幅图像，可以获得比原图像清晰度高的新图像。但图像增强方法还缺乏统一的理论，因而一些增强方法往往带有针对性，以至于对某类图像效果较好的增强方法未必一定适用于另一类图像。
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