Epilepsy-EEG-report---

剪切波公具，用于图像处理，包含剪切波分解和重构，融合效果好(Shear wave is used in image processing, including shear wave decomposition and reconstruction, and the fusion effect is good)

读入光流估计的结果，将运动矢量转化成颜色，生成颜色的光流估计图像。(Read optical flow estimation result, the color motion vector conversion, optical flow estimation to generate a color image.)

迭代阈值方法进行图象分割的函数,有测试程序和图片(threshold iterative method of image segmentation function, test procedures and Photo)

说明：  全变分去噪程序，用于图像去噪，该方法能克服图像去噪中的震荡效应，使图像更加光滑，并能保存边缘信息。(total variation denoisy)

说明：  一个图像变换程序，检测人脸，并剪切出需要的部分(An image transformation program, change the pixel size, cut out part of the required)

ava数据库下载代码,用于图像美学质量评价(download ava dataset，image aesthetic assessment)

说明：  （1）图像基本操作：不同格式（大于3种）图像的读入与存盘、文字叠加、不同彩色空间的转换、图像的DCT及FFT变换等； （2）图像增强：包括直方图拉升（线性和非线性）、直方图均衡、平滑与锐化（采用不同的滤镜），美颜（加分项）； （3）图像恢复：几何操作（如旋转、缩放、投影校正等）、模糊恢复（如运动模糊消除等，加分项）； （4）图像合成（加分项）：实现换头、换背景、图像拼接等功能。((1) Basic operation of image: reading and saving of images in different formats (more than 3 kinds), text superposition, conversion of different color spaces, DCT and FFT transformation of images, etc; (2) Image enhancement: including histogram lifting (linear and non-linear), histogram equalization, smoothing and sharpening (using different filters), beauty (bonus item); (3) Image restoration: geometric operations (such as rotation, scaling, projection correction, etc.), blur restoration (such as motion blur elimination, etc., plus points); (4) Image synthesis (Bonus): realize the functions of head changing, background changing, image splicing, etc.)

sift图像处理的一个测试的代码，他是用C++写的 用到了opencv中的一些函数(sift image processing as a test of the code, he wrote with C++ uses some of the opencv function)

实现人脸识别功能，GUI界面，其中有测试人脸集，识别率95以上(To achieve face recognition function, GUI interface)

全变分去噪 J=tv(I,iter,dt,ep,lam,I0) 输入: I - 灰度图像, iter - 迭代次数 [1], dt - 时间步长 [0.2], ep - 提升参数epsilon [1], lam - 保真项 lambda [0], I0 - 输入噪声图像 [I0=I] ([]中的是缺省值)( 全变分去噪 J=tv(I,iter,dt,ep,lam,I0) 输入: I - 灰度图像, iter- 迭代次数 [1], dt - 时间步长 [0.2], ep - 提升参数epsilon [1], lam - 保真项 lambda [0], I0 - 输入噪声图像 [I0=I] ([]中的是缺省值))