matlab

说明：  图像梯度计算 遥感图像处理必备 非常实用 欢迎下载(Remote sensing image processing image gradient calculation is very useful are welcome to download necessary)

使用sift算法，找出图像的关键点，使用关键点作为匹配因子对两幅图像进行匹配，数据库中包含了丰富的可用图片库。(Use sift algorithm to find the image of the key points, key points to use as matching factor of two images match, the database contains a wealth of available gallery.)

这是典型的图像分割Livewire算法的源码 结合OPENCV，配置一下就可以用了(This is a typical source image segmentation algorithm Livewire combination OPENCV, can be used to configure what)

这是一个matlab的代码。利用自带函数，代码实现了医学图像的配准(This is a matlab source. Code implements images registration)

对偏振图像进行融合处理。其中包括比较经典的小波变换，ihs垂直变换以及拉普拉斯金字塔变换。。。(The polarization image fusion processing. Including the more classic wavelet transform, ihs vertical transformation and Laplacian pyramid transformation. . .)

采用8个阵元，利用CAPON算法，进行DOA，画出波达方向估计误差随着信噪比变化的曲线图(Eight elements, the use of the CAPON algorithm of DOA draw the DOA estimation error changes with the SNR curve)

自然图像的梯度分布为重尾分布，超拉普拉斯分布，本代码通过概率统计画出梯度分布的曲线(The heavy-tailed distribution of gradients in natural scenes have proven effective priors for a range of problems such as denoising, deblurring and super-resolution.These distributions are well modeled by a hyper-Laplacian)

题目： 八宝粥的生产过程中需要用到大量的红豆（红蚕豆），而实际上从红豆产地购买得到的红豆中会参杂一些杂物和不合格红豆。为了保证八宝粥的质量，需要对红豆进行筛选，去除不合格红豆和其它杂物。目前国内在红豆筛选工序上仍然使用人工筛选的方式，存在人工成本高、精确度差、劳动强度大等缺点。因此八宝粥生产厂商迫切需求开发一款能够自动实现红豆筛选的自动化筛选机。针对上述需求，请设计筛选机中的基于可见光图像的红豆筛选算法，该算法应尽可能的准确的找到参杂在红豆原料中的不合格红豆和杂物。 附件包括两个不同实验环境下拍摄得到的红豆相关图片样本库，实验环境分别为自然光照条件和灯光条件。每个条件下的样本库包括合格、不合格、杂物和混合四类样本的图像，其中合格、不合格以及杂物的图像可用来训练或建模，混合类图像用来测试算法的准确性和实时性。同学可在自然光照环境下的样本库或者灯光条件下的样本库中任选其一，用于解决上述问题。 作业提交格式包括以下四个内容： 一、 问题分析 二、 算法设计 三、 实验结果(将自己选择的样本库中的混合样本图片中的样本个体进行分类，并给出可视化的分类结果。) (Title:Use a lot of red bean production process of eight-treasure porridge ( red bean ), but in fact from the Red areas available in red bean can blend some sundries and unqualified red bean. In order to ensure the quality of eight-treasure porridge, the need for screening of red bean, red bean and other debris removal is not qualified. At present in the domestic bean screening process still use manual screening method, has the disadvantages of high labor costs, poor accuracy, high labor intensity. Therefore, eight-treasure porridge manufacturers need to develop a can achieve automatic bean screening automatic screening machine. According to the above requirements, please design screening machine selection algorithm based on visible light image of the red, the algorithm should be as accurate as possible to find the mixed in the bean raw materials in the unqualified red bean and debris.Accessories include captured in two different experimental environment of the red bean image sample dat)

说明：  经典的KSVD图像字典学习，matlab 代码，有注释，亲测可用(The classic KSVD image dictionary learning, matlab code, include notes, test available)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)