PSO

IDL编程：tif图像批量layerstacking，并保留原有地图投影。使用时只需要修改输入和输出路径。(IDL programming: tif image batch layerstacking, and retain the original map projection. Only need to modify the input and output paths use.)

说明：  线形骨架的综述类文献，着重强调定义属性和应用(Curve-skeleton properties, applications, and algorithms)

采用拉普拉斯金字塔的图像融合程序，完成图像融合功能，需采用高于matlab2009的matlab(the image fusion source code using lap pyramid, you have to use the matlab version later than 2009.)

将需要处理的图像进行九等分，输出分割的图像并确认是否保存。——By LPETERPAN(Will need to deal with the image of nine equal, the output image segmentation and confirm whether to save.—— LPETERPAN)

说明：  基于标记的分水岭算法，弥补了传统分水岭算法存在的过分割问题。(Marker-based watershed algorithm makes up for the over-segmentation problem of traditional watershed algorithm.)

ENVI格式多光谱数据批量求平均值并保存成tif格式文件输出(Batch average of ENVI multispectral data and save it as TIF file output)

OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测。内附监测监控视频，方便测试使用。(OpenCV_ GMM Gaussian mixture model based moving target detection. Included monitoring surveillance video, easy testing.)

chan和vese的多水平集算法，可以用2条初始水平集来演化，从而达到检测多目标的目的。(chan and the multi-level set algorithm, you can use two sets to the initial level of evolution, so as to achieve the goal of multi-purpose.)

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息, 因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题, 彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用, 为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解, 因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述, 即先对各种颜色空间进行简单介绍, 然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述, 并比较了它们的优缺点, 通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题, 因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。(colorful image segment)

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