image-segmentation

BP神经网络，可以处理图像进行分类等各种处理的源码(BP neural network image processing source code)

SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类源码(SVM for feature extraction block-based image classification into source)

对张正友标定得程序重新详细标注了中文注释，方便初学者尽快入门，在最短的时间内了解程序流程，提高学习效率！(Zhang Zhengyou matlab calibration procedures, in order to facilitate a beginner, a code re-done every detail marked Chinese comments, so that we can understand the flow of the program as soon as possible!)

基于Contourlet变换和SVM的SAR图像目标识别 (Contourlet transform and SVM based on the SAR image target recognition)

超分辨率POCS（投影到凸集集合理论复原方法）算法代码(The POCS super-resolution algorithm code)

自己编的求图像熵值的小程序，用来理解熵的含义和概念。(Own image for the entropy of small procedures, used to understand the meaning and concept of entropy.)

找出sift关键点，形成特征向量，再进行描述(find the sift keywords,formed descreptors)

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)

利用PCA和模糊C均值相结合的方法实现图象的聚类(Using PCA and fuzzy C-means method of combining images to achieve the clustering)

标准Hough检测圆，在数字图像中检测圆形目标，需要先边缘提取，在二值图像中检测圆。(circle detection using standard hough transform )