SNR

此ransac为图像匹配的一个重要环节，可以实现更复杂的图像匹配(The RANSAC is an important part of image matching, the image can be more complex matching)

说明：  在VC中实现了使用Moravec算子对遥感影像进行特征点的提取，缺点是速度较慢。不过提取效果不错！(Implemented in VC using Moravec operator of remote sensing images feature point extraction, the disadvantage is slow. However, extracting good results!)

实现数字图像的灰度范围的线性拉伸，对变换结果进行必要的分析，画出灰度变换曲线图，以另一个文件名形式保存灰度变换后的图像。(Achieve linear range of the gray range of digital images)

Gabor滤波器方法提取纹理特征的两个函数，采用5个尺度和6个方向，运用于灰度图。(Gabor filters to extract texture features of the two functions, using the five scales and six directions, applied to grayscale.)

该类计算图像的主分量,特征值,特征向量,并且使用主分量重构.(The main components of such calculation of the image, feature values, feature vectors, and the use of principal component reconstruction.)

说明：  微表情识别代码，可以识别高兴，悲伤，痛苦，愤怒等微表情。(Micro expression recognition code)

经典的图切算法NormalizedCuts.将图论应用到图像分割上，可以限定分割块数，有效分割图像。运行：demoNcutImage.m，即可看到效果。读取的图像名称和块数，可在程序中修改。(classic NormalizedCuts MAP algorithm. On the map will be applied to image segmentation, Segmentation can block limited number of effective segmentation image. Operation : demoNcutImage.m can see results. Read the name and image of a few blocks, the procedure can be modified.)

基于OpenCV实现的图像切割程序，通过程序中参数设置分块的数量和大小(The project is uesd to break an image into block)

这是一个matlab环境下的关于图像频谱分析的源代码，内附图像。(This is a Matlab environment on the image spectrum analysis of source code, containing images.)

Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.