LevelSet_ChunmingLi_v0

说明：  任意简单多边形中轴算法，使用MATLAB实现~~别看资料，看代码(Arbitrary axis algorithm for simple polygon, the use of MATLAB data to achieve ~ ~ Do not see the code)

基于IHS的图像融合算法,用高分辨率图像替换I分量(Based on the IHS image fusion algorithm using high-resolution images to replace I-component)

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)

说明：  INSAR相位解缠算法，使用的python语言，枝切法进行相位解缠。(INSAR phase unwrapping algorithm, using python language, branch cut method for phase unwrapping.)

灰度直方图匹配的matlab源代码，比较经典！(Histogram matching matlab source code, compare the classic!)

用于脸部识别时，使用基于像素和区域的图像特征核的稀疏表示的识别算法。(When used in face recognition using image recognition algorithm based on feature pixel and regional nuclear sparse representation.)

图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP）又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。路线着色问题是图论中最著名的猜想之一。(Graph coloring problem (Graph Coloring Problem, GCP), also known as coloring problem, is the most famous NP-complete problems. Line graph coloring problem is one of the most famous conjecture.)

LMMSE图像超分辨率重建，基于先验知识的图像超分辨率重建(LMMSE image super-resolution reconstruction, image super-resolution reconstruction based on prior knowledge)

K均值聚类算法对图像进行分割，实验用程序，亲测可用。(K-means clustering algorithm for image segmentation, experimental procedures, pro-test is available.)

能够对采集到的连续信号进行傅里叶变换，以进行后续处理(It can carry out Fourier transform to collect continuous signals for subsequent processing.)