CRL-2001-1

SAR图像和光学图像的配准算法！！！matlab源码~~~~绝对好！(SAR image and optical image registration algorithm! ! ! matlab source code ~ ~ ~ ~ definitely good!)

医学图像处理，主要用于图形形态学，如腐蚀、膨胀以及开、闭运算。(Medical image processing, mainly for graphics morphology, such as erosion and dilation as well as opening and closing operation.)

matlab中值平滑处理,主要是用5点平滑和3点平滑实现(matlab median smoothing was used in 5-point smoothing and 3 points to achieve smooth)

产生高斯白噪声，已知期望和方差，这样就生成了一组随机数据(Generated white Gaussian noise of known expectation and variance, thus generating a set of random data)

JPEG2000图像压缩算法，可计算压缩比，MSE，PSNR等参数(JPEG2000 image compression algorithm, you can calculate the compression ratio, MSE, PSNR and other parameters)

能实现最小包围盒法方格划分，并利用中值进行点云精简(The minimum bounding box method can be implemented and the median value can be used to simplify the point cloud.)

如何获取屏幕上各颜色的红、绿、蓝值(how to access the colors on the screen in red, green and blue values)

盒子覆盖方法,用于求分形网络的维度，是复杂网络分析的重要手段(box-covering metthod,fractal demession,self-similar )

基于bp神经网络的车牌识别，运行时先运行nn.进行训练(License Plate Recognition Based on BP Neural Network)

我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)