求pawcs的matlab代码

求pawcs的matlab代码！！
只能找到c++的代码，但是想要matlab的
《A_Self-Adjusting_Approach_to_Change_Detection_Based_on_Background_Word_Consensus》这个文章的方法

可以尝试根据该论文中描述的算法步骤自行实现MATLAB代码。
以下是一个基本的框架，可用作开始：

function [foregroundMask] = pawcs(imageSequence)
    % 初始化参数
    numGaussians = 3;  % 高斯模型数量
    alpha = 0.01;  % 学习速率
    T = 0.9;  % 阈值

    % 初始化背景模型和权重
    backgroundModel = cell(numGaussians, 1);
    weights = zeros(numGaussians, 1);

    % 处理图像序列
    for i = 1:size(imageSequence, 4)
        frame = imageSequence(:, :, :, i);
        
        % 初始化前景掩码
        foregroundMask = zeros(size(frame, 1), size(frame, 2));

        % 对每个像素进行处理
        for y = 1:size(frame, 1)
            for x = 1:size(frame, 2)
                pixelValue = double(squeeze(frame(y, x, :)));

                % 检测前景像素
                isForegroundPixel = detectForegroundPixel(pixelValue, backgroundModel, weights, T);

                if isForegroundPixel
                    foregroundMask(y, x) = true;
                end

                % 更新背景模型和权重
                updateBackgroundModel(pixelValue, backgroundModel, weights, alpha);
            end
        end

        % 显示结果图像（可选）
        imshow(foregroundMask);
        pause(0.01);
    end
end

function isForegroundPixel = detectForegroundPixel(pixelValue, backgroundModel, weights, T)
    isForegroundPixel = false;

    for i = 1:numel(backgroundModel)
        gaussianMean = backgroundModel{i}.mean;
        gaussianCovarianceMatrixInverse = inv(backgroundModel{i}.covarianceMatrix);

        distanceSquaredThreshold = chi2inv(T * weights(i), numel(pixelValue));

        distanceSquaredToMean = sum((pixelValue - gaussianMean) .* (pixelValue - gaussianMean));
        
        if distanceSquaredToMean < distanceSquaredThreshold
            isForegroundPixel= true;
            break;
        end
    end    
end

function updateBackgroundModel(pixelValue, backgroundModel, weights,alpha)
   ...
   % 根据论文中的公式更新背景模型和权重 
   ...
end

% 调用pawcs函数并传入图像序列作为输入参数，例如：
imageSequence = ...;   % 图像序列（H x W x C x N）
foregroundMaskSequence= pawcs(imageSequence);

根据提供的参考资料和问题内容，没有直接提供Pawcs算法的MATLAB代码。

m基于POCS算法的空域序列图像超分辨率重建matlab仿真
可以参考这个例子

m基于POCS算法的空域序列图像超分辨率重建matlab仿真_我爱C编程的博客-CSDN博客 在用块匹配算法采用一种设置运动向量可信度区间的方法来减少噪声的出现，MAD 的大小间接反映出匹配的准确度，可以对每一个子块的均值误差 MAD 进行排序，并且设置区间，假设估计的准确的运动向量所占的比列为 99%，可认为 MAD 值从小到大排序后的前 99%的对应的运动向量是准确的，即可设置区间为[0, 0.99]，对在置信区间内的子块对应的运动向量，参与图像的重建，而不在置信区间内的子块对应的运动向量，则不参与重建。超分辨率图像重建的目的在于复原截止频率之外的信息，以使图像获得更多的细节和信息。_pocs算法 https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/129125162

你这篇文章只粘贴了名称，没有链接呀，把链接粘进来才看得到

首先，你的文章是哪个文章，没有给出文章的地址。其次，具体要实现哪个算法。因为不是专业的人肯定看不懂你说的和这个论文。最好具体一点。最后，可以尝试联系作者，发个email，问下能不能拿到源码。

你的文章，没有链接，找不到呀