BilateralFilteringProfile

SEISPLOT 可以弥补FIMAGE软件带来的不足，即可以实时地显示更多剖面。而且还可以进行其它格式的转换。(seisplot is a software for seismic profile viewing.)

运用harr特征+SRC（稀疏表示）分类实现的一种车辆检测方法，文件中提供了训练和测试车辆图片。由于时间原因，所用haar特征没有优化，维度过高，导致滑窗框图过慢，本代码只输出效果统计数据，以供大家参考学习稀疏表示在车辆检测中的应用。(Using harr feature+SRC (sparse representation) classification to achieve a vehicle detection method, the paper provides a training and test vehicle picture. Due to time reasons, the use of haar feature is not optimized, high dimension, resulting in sliding sash figure is too slow, the effect of the code only output statistics for your reference learning sparse representation in the vehicle detection.)

第二代Curvelet变换及其在图像融合中的应用研究，第二代Curvelet较第一代有更好的发展前景(Second-generation Curvelet Transform and Its Application in Image Fusion of applied research, the second-generation Curvelet better than the first generation of the development prospects of)

说明：  灰度图像异或加密，函数需要输入一个要加密的图片，图片的灰阶以及一个伪随机比特流(Gray image XOR encryption, the function needs to input a picture to be encrypted, the gray scale of the picture and a pseudo-random bit stream)

AutoCAD 以其通用的格式、完善的图形绘制功能及强大的图形编辑功能在各行业计算机辅助设计方面发挥着举足轻重的作用，对其进行二次开发能以更高精度、速度的进行计算机辅助设计，提高工作效率。如今 AutoCAD 支持的二次开发语言比较丰富，不管在哪种开发语言下对其进行二次开发 AutoCAD 的运行原理、程序设计的方法及开发思路是不变的。综合各种开发语言的性能、功能、开发周期、开发难度以及未来的趋势得出结论：在.NET(C#)环境下对其进行二次开发最为合适。本书力求循序渐进、由浅入深，详细介绍 AutoCAD 二次开发原理与技术。以.NET(C#)环境下二次开发为主线，并介绍.NET(C#)调用 ObjectARX(C )程序的方法，从而实现在 C#环境中构建程序框架(易于实现与修改)，必要的时候在 C 环境中实现复杂或目前未托管的程序功能。融入 C 程序让.NET(C#)开发即便捷高效又功能强大。本书在详细的介绍 AutoCAD 基本对象及功能实现的同时结合丰富的开发实例以拓展开发的思路、指导实践开发的过程。本书内容安排如下：第一章“概述” 主要介绍 AutoCAD 软件的功能用途以及开发环境。第二章“AutoCAD 操作应用” 简单介绍软件的应用操作。第三章“程序设计基础” 主要介绍程序设计的基础。第四章“数据库基础” 主要介绍数据库相关的基础知识。第五章 “AutoCAD.NET 开发” 主要介绍 AutoCAD.NET APIs 及 AutoCAD 开发的基本方法与过程。第六章“开发实例” 详细介绍 AutoCAD 的开发过程以及开发思路。本书版权属于数字建筑网(http://www.BimCad.org)站长李冠亿所有。

利用小波变换进行图像去噪处理，包括各种软硬阈值的选取函数(Using Wavelet Transform for Image Denoising, including a variety of select hard and soft threshold function)

该代码用于对错误匹配点进行过滤操作，即去除错误的匹配点(The code is used to remove the wrong match points,and make sure the right matching.)

说明：  K近邻(KNN)平滑滤波器算法，包括椒盐噪声和高斯白噪声下平滑处理的结果(K-Near Neighbor (KNN) Smoothing Filter Algorithms, Including Smoothing Processing Results under Salt and Pepper Noise and Gauss White Noise)

说明：  非下采样contourlet变换是一种较新的多尺度几何分析方法，能够很好地描述信号的线奇异特征，具有多方向滤波器组。(Nonsubsampled contourlet transform is a relatively new method of multiscale geometric analysis, can well describe the signal characteristics of the line singularity, with multi-directional filter.)

基于边缘检测的迭代分水岭分割算法源码(内附图片等)(Image Segmentation Using Iterative Watersheding Plus Ridge Detection)