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2002011827
- 使用的函数（非自己编写）：dib.cpp（附上）功能：1．BMP图的读写；2．画直方图；3. 存直方图；4．迭代算法求得阈值并进行二值化；5．任意输入并进行二值化（供比较）；6. 保存新图或者恢复原图。pS:Public类中的文件地址指针是全局变量。-use of the function (their preparation) : dib.cpp (attached) functions : 1. BMP map reading and writing; 2. Painting histogr
MorphologicalThinningWith2Iterations
- MorphologicalThinningWith2StepIterations 形态学细化，包含两个子函数，迭代。算法包含注释，注明了Reference paper（有算法详细说明）
snake源码
- snake主动轮廓线提取算法的实现，基于ＶＣ平台。 == Snake算法的用法 == Snake算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。能量函数包括内外力两方面，如边界曲率和梯度。 由于用户无法估计迭代的最后结果，应用Snake 算法往往需要进行多次的交互工作。特别当目标比较复杂时，或与其它物体靠得较近时，初始的轮廓不易确定，而迭代的结果往往不能达到要求。
myIterative
- 迭代法阈值分割，迭代法自动计算最优阈值。已经写成函数形式，输入灰度图，输出分割好后的阈值图。-Threshold segmentation iterative method, iterative method for automatically calculating the optimal threshold. Function has been written in the form of input grayscale output partition threshold after a
segmention-threshod
- 一些关于图像阈值确定的matlab程序，包括迭代阈值，最小类内方差，最大熵，和用matlab库函数对图像进行边缘检测。可运行-Number of image thresholding matlab identified procedures, including iterative threshold, the smallest category of variance, maximum entropy, and the use of matlab library function of the
fams
- Mean Shif t 算法是一种有效的统计迭代算,法,它使每一个点“漂移”到密度函数的局部极大值点。近些年来,Mean Shif t 算法已广泛应用于计算机视觉领域 。-Mean Shif t algorithm is an effective statistical iteration count, France, and it makes every point
Segmentation
- 迭代法图像分割1,主程序和迭代函数，其他的文字说明就不必要了，因为程序里有较为详细的注释-Iterative Method for Image Segmentation one, the main program and the iterated function, other language descr iption unnecessary, because programs have more detailed notes
shilianglianghuafenlei
- 提出一种利用最小交叉熵优化方法的矢量量化分类算法， 将矢量的分类问题转化为最小失真函数估计问题，通过关联随机迭代算法逼近最优值，以更好的减小量化误差。-A minimum cross-entropy optimization of the use of methods of classification of vector quantization algorithm, the classification of the vector into the issue of minimum-dist
ImageCompression
- 给出了一种基于小波分形的图像有损压缩方法.首先，利用小波变换将图像分解为不同频率的分量，然后采用分形迭代函数系统、Huffman树等方法对它们进行编码.实验表明，该算法在保证还原图像质量的情况下，有较高的压缩比.-Image Compression Bassed on Wavelet and Fractal
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
LevenbergMarquardtalgorithmMATlABcodewithtrustregi
- 这是一个实现Levenberg-Marquardt算法的MATlAB代码，总共4个文件f.m产生目标评价函数，l_m_trust.m是进行L_M算法迭代处理，trtestlm.m是采用置信域方法决定更新参数和置信系数，而测试函数入口时test_lm.m，每个函数里面有详细的中文注释，希望能给你的工作带来帮助！-This is an implementation of Levenberg-Marquardt algorithm MATlAB code, generated a total of f
fractal-coding
- 基于分形编码的目标识别方法研究 ，分形变换实质是找到图像内部存在的灰度自相似性迭代函数系数，则图像就可以用迭代函数的参数来表示-Based on fractal coding method of target recognition
Tvalue
- 迭代阈值主要函数 用它可实现迭代最佳阈值分割处理-Iterative threshold to achieve the main function iteration with its optimal threshold segmentation
matlab
- LANDWEBER迭代函数用于图像显示二维图像的显示和应用-LANDWEBER iteration function for image display and application of two-dimensional image display
IFS
- 采用计算机生成图形图像，可以用少量的数据生成复杂的自然景物图像，例如起伏的山脉、飘浮的云彩、形态各异的植物等自然界中的各种景观。它极大地丰富了计算机图形学的内容，而且促进了计算机在仿真模拟领域的应用。根据分形迭代函数系统具有模拟自然界景物的特点，采用面向对象的编程语言VC++实现了一类模拟山树等景物的计算机编程，模拟效果十分逼真。-The use of computer-generated graphic images, you can use a small amount of data to
L-R-algorithm
- L-R迭代复原的方法的matlab实现代码，包括用自己编写的L-R迭代复原方法和用matlab库函数编写的代码。-LR iterative restoration methods matlab implementation code, including the preparation of their own recovery methods and the use of LR iteration matlab library function written code.
danshuipingji
- 对一个具有多目标的图像进行分割，对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长，在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式，迭代时水平集每更新10次重新初始化水平集一次。这样，我们基本可以将简单的多目标图像进行分割。 -Split the image of a multi-objective function defined in MATLAB, and set the appropriate time, space step in
Powell
- 方向加速法（Powell）是一种直接法，不用计算目标函数的梯度，仅通过比较目标函数的数值大小来移动迭代点就可以求出极值。-Powell use for registration
Iterator
- 图像二值化Matlab函数，采用的是迭代法，对图像进行二值化处理。-It accomplishes the binary work to an imge, using iterating algorithm.
IteratorBlock
- 图像二值化函数，采用的是分块迭代二值化，效果比较好，分块数目可以自己定。-It accomplishes the binary work to an imge, using iteratin algorithm with n* m blocks.