Cubic-Spline-Interpolation

对最大类间方差法进行改良，引入最小类内方差，进一步提高分割效果(For improved Otsu method, introducing the minimum interclass variance, further improve the segmentation effect)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

说明：  褶积模型正演模拟，非常好用，非常好用，非常好用！(Forward simulation of convolution model ,very good!)

实现两幅图像匹配。应用SSD+SAD+NCC算法的匹配，很好用的程序(Realizing Two Image Matching.Application of SSD+SAD+NCC algorithm matching, very useful program)

自己编写的粒子滤波程序，请用户自己添加视频测试(Their own procedures for the preparation of the particle filter, please add the user' s own Video Test)

高斯有色噪声，有色噪声的谱估计及其在雷达中的应用(gauss noise)

本人自己编写的一个图像预测编码（DPCM）的简单程序。(I own an image prepared by the Predictive Coding (DPCM) the simple procedure.)

介绍了不同非线性模型在随机共振中的应用，像饱和非线性，阈值非线性等(Describes the different nonlinear model of stochastic resonance in the application, such as nonlinear saturation threshold nonlinearity. . . .)

该算法可以清楚的将雷达目标检测出来，去除旁瓣遮挡效应，提高雷达目标检测的分辨率。(The algorithm can clear the radar target detection out, remove side lobe barrier effect, to improve the resolution of the radar target detection.)

这是一个从两个以知的参考视点的彩色图和深度图来合成一个虚拟视点的彩色图和深度图的程序。(This is one of the two known reference to the viewpoint of the color and depth charts to synthesize a virtual viewpoint of color and depth charts of the program.)