matlabPS

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.

实现图像边缘的傅里叶描述子，可用于边缘检测，形状分析。(Matlab achieve image edge of the Fourier descriptors, can be used for edge detection, shape analysis.)

孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别 等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平 滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。 本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑 抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算法定 量评估方法(The inherent speckle noise of the aperture radar image seriously reduces the degree of interpretation of the image, and affects the detection, classification and recognition of the subsequent targets. And other applications. Therefore, the problem of speckle suppression in SAR images has been one of the most important topics in the application of SAR images. An ideal speckle algorithm should be flat At the same time, the details such as edges of images are not lost. There are various algorithms at present, but none of them can satisfy this requirement perfectly.)

自动种子区域生长代码，用MATLAB运行，不必选择种子点 可以自动选择阈值 实现图像分割！(The automatic seed region growing code, run, do not have to select seed point can automatically select the threshold image segmentation using MATLAB)

2007年ICIP国际会议论文的源码，用于实现对图像的反卷积恢复。(2007 International Conference on ICIP paper source for the realization of the restoration of image deconvolution.)

image compression using sphit algorithm

matlab下实现图像的灰度直方图绘制 以及图像的灰度均衡化处理(Matlab image histogram of the gray scale mapping and image processing gray balance)

冈萨雷斯数字图像处理所有例子源码全解 (failed to translate)

通过手动框选目标区域，然后进行自动跟踪，使用的算法是Camshift，自适应均值漂移(By manually selecting the target area, then automatic tracking, using the algorithm is Camshift, adaptive mean shift)

CBIR系统中采用的tamura纹理特征计算程序(Tamura texture features used in CBIR system calculation program)