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基于小波和形态学的自然地面背景红外目标检测方法。。。。。。(Based on wavelet and morphology of the natural terrestrial background infrared target detection method)

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 ,)

关于包络跟踪测试解决方案的说明。介绍了所需的相关仪表以及之间的同步通信(Envelope Tracking)

运用于人脸图像预处理中，主要实现功能有：人脸检测，人脸对齐，人脸图像放缩，人脸剪切。(Applied to the face image preprocessing, the main features are: face detection, face alignment, face image zoom, face cuts.)

MRF代码实现,visual C++ 代码，不错，可以尝试(an implementation of MRF)

《基于计算机视觉的普适性三维重建方法研究》源代码，实现了一种将二维图像重建成三维场景的方法。(Source code of <General Sense Three-Dimension Reconstruction Research Based on Computer Vision>, a technique which can convert 2D images into 3D sence.)

针对空间发光点缩成光斑图像中心的高精度提取问题，本文提出一种亚像素提取方法。该方法简历了具有高斯能量分布的空间发光点的透视投影光斑图像灰度分部数学模型，证明了空间发光点能量中心的透视投影不变性。(Light-emitting points of space shrunk to spot high-precision center of the image extraction problem, we propose a subpixel extraction method. This method resumes a space with Gaussian energy distribution points of perspective projection spot light gray segment mathematical model to prove the energy center of the space light-emitting point perspective projection invariance.)

说明：  使用gpu、cpu并行进行sift算子计算匹配，能够在原来的基础上加速处理，但对显卡要求较高，具体环境配置使用方法可以参照mannual(SiftGPU is an implementation of SIFT [1] for GPU. SiftGPU processes pixels parallely to build Gaussian pyramids and detect DoG Keypoints. Based on GPU list generation[3], SiftGPU then uses a GPU/CPU mixed method to efficiently build compact keypoint lists. Finally keypoints are processed parallely to get their orientations and descriptors. SiftGPU is inspired by Andrea Vedaldi s sift++[2] and Sudipta N Sinha et al s GPU-SIFT[4] . Many parameters of sift++ ( for example, number of octaves, number of DOG levels, edge threshold, etc) are also available in SiftGPU. The shader programs are dynamically generated according to the parameters that user specified. SiftGPU also includes a GPU exhaustive/guided sift matcher SiftMatchGPU. It basically multiplies the descriptor matrix on GPU and find closest feature matches on GPU. Both GLSL and CUDA implementations are provided. )

显示图像灰度，可以鼠标点击显示的起始位置及设置显示区域的大小(show the gray of picture ,can click the position and set the scales)

实现了读取一个bmp图片的傅里叶变换 使用C语言实现 读取一个 24位 图 转换为8位灰度图后，进行傅里叶变换处理（二维） 采用快速傅里叶变换——蝶形算法 北航图像处理作业~需要进一步交流 请联系qq 422563357(Reads a bmp image to achieve a Fourier transform using C language Northern image processing operations)