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本文介绍了一种测量大气能见度的方法，双亮度差法，代码中给出了详细的注释，并且包括OSTU方法等等(In this paper, a measuring method of atmospheric visibility double brightness difference method, the code is given detailed annotations, and including the OSTU method and so on)

基于图像处理，vc++平台的水果识别。通过亮度调整，梯度处理，边缘图像，边界跟踪，计算颜色形状等，计算出结果。(Based on image processing, fruit recognition vc++ platform. Through the brightness adjustment, gradient, edge image, boundary tracking, calculation of color shape, the calculated results. )

立体视觉代码。主要过程包括：harris角点检测，zncc最优策略匹配，扩散得到更多特征对应，计算disparity和对应颜色值。另外提供了两幅图片以及对应的特征匹配的结果和disparity图像。(Three-dimensional visual codes. The main process includes: harris corner detection, zncc optimal strategy for matching, the proliferation of more features of the corresponding calculation of disparity and the corresponding color value. Also provides a picture and two corresponding feature matching results and disparity images.)

针对万工显螺旋显微镜视场图像特点，编写了Matlab 语言的图像处理算法用于万工显自动读数( The program which is developed by MATLAB language can be used for auto-reading of universal tools microscope measurement result)

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于外极线约束条件的视频判读方法(Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics epipolar constraint based on the video interpretation method)

说明：  实现机器视觉双目标定，三维重建等算法，具有很好地擦考价值( Robot with two cameras to switch recognition system. (Note that not binocular vision) and the reference used opencv1.0 cmv. )

基于otsu的自适应阀值canny边缘检测(adaptive canny edge detection based on otsu)

使用VC++ 6.0 和 OpenCv实现粒子滤波目标跟踪算法，主要功能在MFC对话框内实现。(particle filter object tracking)

说明：  LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)

实现对灰度图像的哈夫曼编码，对于其他图像，也可以类似的完成。(Realize grayscale images of hoffmann coding, for other image, also can be similar to the finish.)