Brovery

Get and render vtk Volume DICOM file

边缘检测的各种经典算法，很值得一看。机会不容错过。快来看呀。(edge detection algorithm for the classic, is an eye-catcher. The opportunity should not be missed. Come see ah.)

说明：  由于只是利用图像的灰度信息, SIFT 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题, 提出了一种基于彩 色的SIFT 特征点提取算法, 并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点, 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算。(SIFT)

小波分辨边缘，但是要自己加工一下。可以读取RGB转化为灰度图像。(Wavelet-resolved edge, but to look at their own processing. RGB can be read into a gray image.)

基于采集的脑电导联信号，用matlab去噪和伪迹，最后绘制脑地形图。 去噪文件夹： FastICA_25文件夹为 fastICA函数；pca为pca 函数； av_sub伪迹减法去噪； ica_step1，ica_step2&pca 为ica与pca的去噪程序； wave_entro为小波熵的计算程序； topoplot为地形图函数； topo为画地形图程序；eloc32,eloc16为函数调用32导/16导的头皮电极分布位置 get_txt将采集的脑电数据转化为文本格式； readdata为依次读取文件夹中的一系列txt文件。(Based on the collection of brain conductivity signal, denoising using matlab, and pseudo-tracks, the final topographic map of brain mapping. Denoising folder: FastICA_25 folder function for FastICA pca function for PCA av_sub pseudo-trace subtraction de-noising ica_step1, ica_step2 )

说明：  matlab实现均值滤波，中值滤波，同时操作(Matlab to achieve mean filtering, median filtering)

说明：  可以用于图像的canny滤波处理，直接输入图像，可以保存下来处理后的canny图像(It can be used for canny filtering of images, directly inputting images, and preserving processed canny images.)

对比BP，OMP，StOMP对自然图像的重构效果,输入图像是一幅256*256的lena图像，我们使用压缩采样后，再用上述三种方法对其进行重构，比较其结果，其中StOMP方法是用不同的阈值(Contrast to BP, OMP, StOMP effect on the reconstruction of natural images, input image is a 256* 256 lena image, we use the compressed sampled, and then reconstruct them the above-mentioned three methods to compare their results, which StOMP method is to use different thresholds)

一款类似photoshop的图形处理软件，利用vc mfc编程的数字图象处理工具。极其精彩！(new graphics software, using vc mfc programming digital image processing tools. Very exciting!)

图形学中的透视投影算法 在屏幕中心绘制立方体的透视投影 可以绘制一点透视图 二点透视图 三点透视图(Graphics in the perspective projection algorithm for drawing a cube in the center of the screen you can draw a little perspective projection perspective two point perspective three-point perspective)