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说明：  一个比较经典的二维经验模式分解程序代码，适用于图像的特征提取和分解(A more classic two-dimensional empirical mode decomposition procedure code, applied to image feature extraction and decomposition)

高斯混合模型的最大期望迭代求解算法,可用于图像区域灰度分布估计(Expectation maximazation(EM) for Gaussian mixture model(GMM) )

使用tensorflow框架搭建神经网络，从单目图像中估计深度值(Using tensorflow framework to build a neural network to estimate depth from monocular images)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

snake算法演示程序，相当不错的一个matlab程序(snake algorithm demo program, a pretty good program matlab)

能够提取出图像I的HOG特征，返回其幅值，角度和在各个角度上的幅值。 是进行其他针对图像的HOG特征提取的前一步。(I can extract images of HOG features, return to their amplitude, angle and perspective in all of the amplitude. Is the other for image feature extraction HOG step forward.)

基于旋转运动的微多普勒模型的建立，对于了解微多普勒的学习者有帮助。(The establishment of micro-Doppler model based on the rotational motion, help learners understand the micro-Doppler.)

1.打开左右两张影像2.Harris算法提取同名点3.显示提取同名点（若要进行下一步匹配则不建议显示，这里只是用于查看是否提取出）4.相关系数匹配（只在找出的同名点内匹配）5.LSM最小二乘匹配（先进行粗匹配，再精匹配）(1 Open the left and right images 2.Harris algorithm to extract two tie points 3 shows the extraction of corresponding points (not recommended to proceed to the next match show, here is used to see if extracted) 4. Correlation coefficient matching (just looking match within a point of the same name) 5.LSM least squares matching (rough first match, then fine match))

对偏振图像进行融合处理。其中包括比较经典的小波变换，ihs垂直变换以及拉普拉斯金字塔变换。。。(The polarization image fusion processing. Including the more classic wavelet transform, ihs vertical transformation and Laplacian pyramid transformation. . .)

说明：  BCS代码稀疏重构Lena.bmp图像，包中含有代码和图片本身，题主给了一定注释，便于CS初学者学习(BCS code sparsely reconstructs Lena. BMP image. The package contains code and image itself. The theme is given a certain comment, which is convenient for CS beginners to learn.)