zhixinfa

对两帧图像进行ICM调试.包含内容：1估计姿态和摄像机内参数；2两幅图做四次金字塔；3利用输入特征点采用ransac算法估计姿态R, T。4sift特征匹配；5摄像机标定。(ICM images on two debugging. Contains: 1 Estimated posture and intrinsic parameters 2 two plans to do four pyramids 3 using the input feature points using ransac algorithm estimates gesture R, T. 4sift feature matching 5 camera calibration.)

边缘检测的MATLAB程序及结果,各种经典边缘算子实现(MATLAB edge detection procedures and results, to achieve a variety of classical edge operator)

已知一图像的轮廓，计算该轮廓质心，并标注在图上(A known the outline of image, the contour centroid calculation, and marked on the map )

用于荧光光谱的CIE色坐标计算，直接导入光谱txt即可(CIE color coordinate calculation for fluorescence spectrum, directly into the spectrum txt)

干涉合成孔径雷达成像的相位解缠的枝切法程序。(Interferometric synthetic aperture radar imaging of the phase unwrapping process of the branch-cut method.)

使用snake算法寻找图形的轮廓，GVF梯度代替传统方法取得了很好的效果。(Snake algorithm to find the outline of the graphics， GVF gradient instead of the traditional methods achieved good results.)

利用radon变换进行图像倾斜矫正的算法代码实现(Using radon transform algorithm for image tilt correction code)

数字图像相位相关性，对两幅图像位移的前后相位变化进行检测(Phase Correlation)

二阶B样条小波边缘检测 处理后的图像为多尺度下的边缘检测图像 还需要进行边缘图像的匹配(Second-order B-spline wavelet edge detection image processing for multi-scale edge detection to the edge of the image also need to match image)

Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.