在结构光系统中，为保证相机图像不过曝，利用卷积神经网络预测投影的最大灰度的MATLAB代码

下面是一个利用卷积神经网络预测投影的最大灰度的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load data.mat

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 1])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'ValidationPatience',Inf, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练神经网络模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 利用训练好的神经网络模型预测投影的最大灰度值
YTestPredicted = predict(net,XTest);

% 计算预测精度（可选）
accuracy = corr(YTestPredicted,YTest);

% 显示预测结果（可选）
figure
plot(YTest,YTestPredicted,'.')
xlabel('True Values')
ylabel('Predictions')

其中，`data.mat`是预处理好的数据集，包括投影图像和相应的最大灰度值。`layers`中定义了卷积神经网络的结构。`options`中设置了训练参数，包括优化算法、迭代次数、批大小等。`net`是训练好的神经网络模型。`YTestPredicted`是利用训练好的模型预测的最大灰度值。`accuracy`是预测精度。最后，可以通过绘制预测结果的散点图来展示预测效果。