Face-deformation

实验一 直线生成算法 实验二 圆弧生成算法 实验三 窗口菜单交互界面 实验四 区域填充算法 实验五 裁剪算法算法 实验六 图形软件开发包/库应用 实验七 曲线的生成算法 实验八 曲面生成算法 实验九 二维图形变换(Experimental line generation algorithm experiment two arcs to generate the algorithm experimental three-window menu interface experiment four regional filling algorithm experimental five-clipping algorithm algorithm experiment six graphics software development package/library application experiment seven curve generation algorithm experiment eight surface generation algorithm experiments ninety-two dimensional graphics transform)

图形处理，Visual C++数字图像识别技术典型案例源代码 5(Graphics processing , the Visual C++ digital image recognition technology to a typical case of source code 5)

经典矩量法点匹配程序，重推导，注释说明详细(Classical point matching moment method procedure)

褶积模型 正演模拟 子波与反射系数合成地震响应(model zhengyanmoni zhejimoxing)

正反馈主动频率偏移法，是应用于孤岛检测的一种算法，可以减小检测盲区，加快孤岛检测速度(Positive feedback active frequency offset method is an algorithm used in islanding detection)

图像处理实习（针对遥感影像），包含许多经典的图像处理功能，比如多种植被指数计算、小波变换、镶嵌、图像分类等(Image processing internship (for remote sensing images), contains many classic image processing functions, such as a variety of vegetation indices, wavelet transform, mosaic, image classification, etc.)

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 ,)

用Visual C++实现Hough变换(Using Visual C++ Achieve Hough Transform)

文中主要研究使用普通的摄像头进行人眼视线方向的估计。在综合介绍了各种人眼视线检测方法的基础上提出了一种新的图像处理的方法来检测人眼视线方向(The main study used an ordinary camera line of sight of the human eye is estimated. In the consolidated a variety of the human eye sight detection method based on a new image processing method to detect the line of sight of the human eye)

本文针对多光谱图像配准中不同光谱图像间存在较大的灰度差异、同一景物在不同波段表现的特征也各不相同等问题，提出了基于互信息相似性测度的多光谱图像配准算法。(In this paper, multi-spectral image registration between different spectral image there is a big difference in gray scale, the same scene in different bands performance characteristics are different questions, we present a similarity measure based on mutual information of multi-spectral image registration algorithm .)