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这篇文章是一种特征降维的方法，不过跟一般的计较离散度的方法不同，这个特征变换的准则是：尽可能地保留原始样本的熵(Kernel Entropy Component Analysis Jenssen, R Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Volume: PP , Issue: 99 )

说明：  实现 %1、利用RGB模型识别天空区域；2、利用边缘识别检测天空边缘分割线；3、利用预测边缘点和实际边缘点的周围区域的均值滤波与本边缘点下方的像素之间的差异大小来修正天空边缘分割线 %4、将sky_seg+depthmap_v2中多余的带注释的地方删掉了 %！！！记得在295行，一定要改动是用I6还是I7，如果用sky_initia(f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);)

可实现答题卡阅卷系统中的图像倾斜矫正，采用Hough进行直线检测，并根据所定位的特征直线位置计算倾斜角度，再进行图像旋转，得到校正结果(chieve answer sheet scoring system image tilt correction, performed using Hough line detection, and calculates the inclination angle in accordance with the target characteristic linear position, then rotate the image, corrected results)

该程序采用总变差方法去除图像噪声，希望大家喜欢(the procedure used to remove the deteriorating image noise, hope you like)

包涵了计算影像的几种质量指标，这些指标都是全局指标，对影像质量评价有一定作用(Image Quality Index ：IFC、Q4、QNR、VIF)

均值便宜跟踪的示例，预报误差法参数辨识-松弛的思想，用于信号特征提取、信号消噪。( Example tracking mean cheap, Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, For feature extraction, signal de-noising.)

镜片面形数据通过zernike多项式用协方差方法拟合得到的zernike系数(Zernike coefficients covariance fitting)

两个掌纹识别的MATLAB程序，非常有用(Are two palmprint identification MATLAB program, very useful)

CVPR2013中出现的一种显著性特征检测算法，该算法用于模拟人眼视觉识别过程，提取图像中的显著性特征借后期目标对象的检测跟踪等使用，该算法(Context-Aware Saliency Detection。matlab implementation of an classical saliency detection alrogithm,which imitate our recognition process of eyes)

简单特征提取算法:PCA,MNF,PLS,CCA,KPCA,KMNF,KPLS,KCCA等，用于图像的特征提取。(simple algorithm feature extraction ,for example: PCA,MNF,PLS,CCA,KPCA,KMNF,KPLS,KCCA，in order to extract the feature space of image.)