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nsst域内基于区域能量和区域方差取最大值的图像融合算法，简单易懂。主程序高频区域能量取大，低频加权平均，读者可自行修改。(nsst maximum value within an image fusion algorithm based on regional energy and regional variance, easy to understand. Main high-frequency energy to take large area, low-weighted average, readers can modify.)

做完边缘提取之后，有的边缘断断续续，需要进行边缘连接，将其连成完整线。(Done after edge detection, and some off the edge, the edge needed to connect, to link into the full line.)

很好用的Log-Gabor变换源代码，可以用于图像的特征提取(Good use of Log-Gabor transform source code, can be used for image feature extraction)

很好的流形学习，处理高维数据，降维操作，里面含有LLE，PCA，Dijstra,Iosmap等等(Good manifold learning, processing high dimensional data, dimensionality reduction operations, including LLE, PCA, Dijstra, Iosmap, etc.)

实现了遥感图像可以进行阈值分割和分水岭分割(Threshold segmentation, watershed segmentation)

本程序将SIFT与边缘结合起来用来做图像配准 先用SIFT检测关键点 用CANNY算子进行边缘检测 进而优化选取最佳匹配点 进行向量匹配 图像配准。 (The program will combine the SIFT and the edge of image registration is used to make the first detection of the key points with SIFT operator with CANNY edge detection and then select the best match point optimized vector matching image registration.)

VB像素光影跟踪（图像渲染）工具,有需要的就下载吧。(VB Tracking pixel lighting (image rendering) tools, there is a need to download it.)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)

将压缩感知应用到图像分类方面，有详细的源码，下载就能运行(failed to translate)

随机过程实验（研一）包含的程序：离散时间马尔可夫链、连续时间马尔科夫链、布朗运动。(Random process experiments (yanyi) program included: discrete time Markov chains, continuous-time Markov chains, Brownian motion.)