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image_compress
- 本程序利用奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解，具体步骤如下： 压缩过程： 1. 选取子图像大小K值，把图像分解成M×M个子图像，IMG(s),s=1,2,…, M2，其中M=N/K，原始图像IMG大小为N×N。 2. 计算这M2个子图像的平均值average，对每幅子图像减去均值图像得到新图像。 3. 计算相关矩阵R，其元素定义为 。 4. 计算R的特征值与特征向量，计算每幅子图像与最大特征向量的内积，便得到编码，即压缩后的图像。
毕业设计:人脸识别系统设计软件
- 本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 随软件附上设计文档和参考资料。
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数组中，计算每个波段的灰度均值，然后计算协方差矩阵，得出特征值
horizontal
- 提取图像的GLCM矩阵，并计算出Haralick建议的14个特征值-Extract images GLCM matrix, and calculate the 14 Haralick features of the proposed values
contourlet
- contourlet方法源代码,实现对图像特征值的提取-code of contourlet method
image-compression-with-PCA
- 对400幅灰度图像用分块PCA的方法进行压缩，进行通信时只用传输主元和特征向量。其中，pcaxiefangcha.m用于图像压缩，imresume.m用于图像恢复和部分图像的显示，chaweight.m用于绘制特征值比重-主元个数关系图，crdraw.m用于绘制压缩比-主元个数关系图，psnrdraw.m用于绘制总误差PSNR-主元个数关系图，psnrlocation.m用于绘制单幅图像误差PSNR分布图。-On the 400 block with a gray image compressi
matlab
- 插值，函数逼近，矩阵特征值计算，数值微分，积分，方程求根，非线性方程求解，迭代，随机数生成，特殊函数，常微分方程，偏微分方程等常用的matlab程序。-Interpolation, function approximation, matrix eigenvalue calculation, numerical differentiation, integration, finding roots of equations, nonlinear equations, iterative, rand
classification
- 灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类-coocurence matrix，using K nearest neighbor to classify textures images.
facedetection
- 对人脸照片进行图像预处理，特征值的提取，分类识别-The image of the face image preprocessing, feature extraction, classification and recognition
acquirethesmallestscopeofpicture
- 实现截取最小包含数字的图像，从而获得图像的特征值-acquire the smallest scope of the picture
PCA_Image_Processing
- 用matlab编程，程序将PCA算法用于图像中物体轮廓提取，可以看到在轮廓处，特征值会出现剧烈震荡-With matlab programming, program the PCA algorithm is used to extract the outline of objects in the image, you can see in the outline at the eigenvalues will be turbulent
Kennedy_data_prepare
- 以一副高光谱遥感图像为例，将有值的像素点按类别排列为矩阵，行为元素，列为特征值，为下一步的数据处理做好准备-A hyperspectral remote sensing image, for example, the value of pixels arranged by category matrix, behavioral elements as eigenvalue, ready for the next step in the data processing
regression
- copper_file.txt是保存图像颜色特征值，除了J10,J16,J25 yydata.txt是对应测量的品位值 xs.txt是J10,J16,J25对应的图像颜色特征值。 realdata.txt是J10,J16,J25对应的品位值。 P变量是预测值 rs是均方差平方根值。-copper_file.txt image color feature value is preserved, except for J10, J16, J25 yydata.txt grade
gaussmix
- GMM（高斯混合模型），在语音和图像方面有着广泛的作用，用于特征值的建模以及识别。-GMM (Gaussian mixture model), the voice and image has a broader role for the eigenvalues of modeling and identification.
PCA-renlianshibie
- 采用PCA提取人脸特征,先计算M个图像的平均值脸，再求出各特征值脸。-Using PCA for face feature extraction, first calculate the average face image of M, and then find the face value of each characteristic.
eigenvectors
- 求矩阵特征值及其特征向量，图像处理中常常要用到，比如PCA算法求取主成分也可以结合。-Matrix eigenvalues and eigenvectors, often to use image processing, such as principal component PCA algorithm can also be combined to strike.
Pattern-Recognition-and-SVM
- 对四分类图像，使用两个提取特征值向量的方法来提取特征，然后使用SVM进行分类识别，里边包含了LIBSVM进行识别时各个参数的变化时的对结果的影响。里面包含完整源代码，在word里。是我的数字图像作业。-Four categories of images, using two feature extraction methods to extract the value of feature vectors, and then use SVM classification and recognit
Machine-Learning-a-Image-Processing
- 这是我另一个同学的关于图像处理与机器学习的作业，对四组图像提取特征值，进行分类识别。LIBSVM.文件里包含代码，及一些参数调试。-This is another of my classmates on image processing and machine learning operations on four sets of image feature extraction values for classification. LIBSVM. File cont
ezimplot3
- 三维隐函数绘制的应用，它灵活的应用了Matlab的isosurface()(等值面函数)，绘制出来的图效果还比较好MATLAB图像特征值提取基本思想、特点及研究近况-Implicit function rendering three-dimensional applications, it flexible application of Matlab isosurface () (isosurface function), plotted in Fig effect is still relat
jacobi
- 在做图像处理PCA时，用来求特征值特征向量-PCA when doing image processing is used to find the eigenvalues eigenvectors