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code
- 用matlab进行图像检索，基于边缘直方图（EHD）描述子，它是MPEG-7标准中提出的一种边缘描述子，它具有描述图像亮度变化的方向和频率的能力。资料为主程序代码。-Matlab for image retrieval, based on the descr iption of the edge histogram (EHD) sub, it is proposed in the MPEG-7 standard descr iptor an edge, it has the direction
TMI_07_2011(2)
- IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 医学图像处理（TMI）-IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 30, NO. 7, JULY 2011
perf
- perflab 实验优化代码及报告。基准为3.2与2.6，提升的最高效率为6.8-7.0与20.5。（注：测试结果可能会随着运行环境而改变，但优化的效用任然会有很客观的增长）-homemade sample solution to Perflab. The Speedup grownth for both naive version will be 2 times and 10 times faster.Better check it out
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
DIP
- 数字图像处理matlab实现，包括如下程序： 1.直方图规定化为高斯双峰函数 2.窗口形状自适应（十字形或矩形）的中值滤波 3.彩色图像目标提取并与背景图像合成 4.插值外推法的彩色图像饱和度调整 5.多种插值方法实现的图像放大和缩小 6.频域变换及分析 7.几何校正 8.插值外推法的黑白图像对比度增强 9.运动模糊矫正-Digital image processing matlab realize, including the following proce
Digital-image-processing
- 一 彩色图像灰度化 1 二 空域增强技术 2 2.1 直接灰度映射 2 2.1.1 图像求反（负片） 2 2.1.2 调用imadjust 2 2.1.2 动态范围压缩 3 2.1.3 灰度切分 4 2.1.4 位图切分 5 2.2 直方图变换 6 2.3 空域滤波 7 2.3.1平滑滤波 7 2.3.2锐化滤波 9 三 基本图像变换 11 四 频域图像增强 12 4.1 低通滤波 12 4.1.1 理想低通滤波 12 4.1
LDA_KNN_OA
- KNN是有监督的分类算法，将测试点归类为其K个进邻点中出现次数最多的类别。KNN_Cla 1.利用所有带标记的数据作为train数据，调用KNN分类函数KNN_Cla（）对整个图像进行分类，得到整个图像的分类结果图。 2.随机在所有带标记的数据中选择train和test数据（50 train数据，50 test数据）然后进行kNN分类。随机选择10次，计算总体分类精度OA，然后求平均结果，作为最终对算法的评价。K值依次选择1,3,5,7,9,11，分别用这6种K的取值进行kNN算法
mosaicking_mod11a1_qc_lut
- 本程序用于自动将裁剪与转投影后的MOD11A1/MYD11A1进行拼接，然后将同一DOY的数据放在对应的目录中 对QC_Day与QC_Night两个SDS做如下处理 原HDF文件中，这两个SDS存为8bit的整型数（最大值为255），对应的二进制数如下：XX XX XX XX，从右至左为第0-7bit，将每2个bit存为一个数据 bits 1 & 0: 00(1),01(2),10(3),11(4) bits 2 & 3: 00(1),01(2),10(3),11(4)
guide_filter
- 结合VS2012和opencv4.7编写的利用导向滤波（引导滤波）对图像对比度进行增强的程序，效果很好，可以直接运行-Combined with VS2012 and opencv4.7 written using oriented filtering (boot filtering) carried on the image contrast enhancement program, the effect is very good, you can directly run
Easy_PS
- 用matlab实现的一个图像处理的简易Photoshop，主函数名为：Easy_DIP_byCmQ.m将整个解压，设为工作目录即可运行（含GUI）。包含图1形空间点变换，2图像空间模块变换，3滤波，4形态处理，5图像检测和分割，6傅里叶变换，7图像剪切和缩放等功能。-Using matlab to achieve a simple Photoshop image processing, the main function called: Easy_DIP_byCmQ.m entire decom
Image20160331Quality
- 测试以下图像信息 1。结构内容（SC） 2。均方误差（MSE） 3。峰值信噪比（PSNR值） 4。归一化互相关（NCC） 5。平均差（AD） 6。最大的差异（MD） 7。归一化绝对误差（NAE）-Image/Picture Quality Measures In this application, different image quality measures are calculated for a distorted image with refere
DeepFace
- DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高
最常用的matlab图像处理的源代码
- #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth
Data Acquisition
- 下面给出了48项泽尼克多项式，外加一项常数项。需要注意的是，读者并不需要严格按照下文所示的顺序排列这些泽尼克项，实际上在不同的应用和机构会采用不同的排列顺序。 表中的#0项是个常数或者说是平移项（piston term），这一项的系数也代表了平均光程差；而#1和#2项分别是x和y方向的倾斜项（tilt terms），#3代表了聚焦，因此，#1到#3项代表了波前的高斯或者近轴特性；#4和#5项代表了像散和离焦，#6和#7项代表彗差和倾斜，而#8项代表了3级像差和离焦，也就是说#4到#8项为3级相
pca-master (1)
- 此源代码使用Eigen C ++库在C ++中实现了PCA算法。 运行代码所需的组件： - 安装Visual Studio 2012（Express Edition工作正常） - Windows操作系统（Windows 7或更高版本） 如何运行源代码： - 打开文件。\ pca \ PrincipalComponentAnalysis \ PrincipalComponentAnalysis \ Program.cpp - 在行和列变量中设置矩阵的尺寸。 - 在m变量中设置
db97
- %% 本程序实现任意偶数大小图像第二代双正交97提升小波变换 %% 注1： 采用标准正交方法，对行列采用不同矩阵（和matlab里不同） %% 注2： 为了保证正交，所有边界处理，全部采用循环处理 %% 注3： 正交性验证，将单位阵带入函数，输出仍是单位阵（matlab不具有此性质） %% 注4： 此程序是矩阵实现，所以图像水平分量和垂直分量估计被交换位置 %% 注5： 此程序实现的是类小波（wavelet-like）变换，是介于小波包变换与小波变换之间的变换 %% 注6： 此程序