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通过光瞳函数傅里叶变换计算 光学系统OTF(By the optical system of the Fourier transform of the pupil function OTF)

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)

说明：  VC的一些工程案例，包括车牌识别，人脸识别，图像处理基本操作等(car license recognization system)

通过高斯、指数、瑞利、gamma、pearson、weibull模型分别对同质区域的SAR图像的强度分布进行拟合(The intensity distributions of SAR images in homogeneous regions are fitted by Gauss, exponential, Rayleigh, gamma, Pearson and Weibull models respectively.)

粒子滤波算法比较,不同的建议分布下，粒子滤波的性能差异，包括精度与时间(the comparision)

说明：  联合特征选择和子空间相关性学习的跨模态检索，map优于典型相关性分析的跨模态检索(Joint Feature Selection and Subspace Learning for Cross-Modal Retrieval)

说明：  CxImage是一款免费的、开源的、功能强大的图形处理库。 跨平台，支持windows、linux等；支持BMP、GIF、ICO、TGA、JPEG、PCX、PNG、TIFF、MNG、RAS等多种图像格式；支持格式转换、图像处理、几何变换等；最重要的是使用非常简单。此为VC6修正版(CxImage is a C++ image processing library. It can load, save, display, transform images in a very simple and fast way, with transparency, multiple layers and selections, support for BMP GIF JPG PNG MNG TIF ICO TGA PCX J2K JBG RAS PNM RAW PSD.)

提取一幅图像的LBP特征，输入为一幅图片，输出为一个256维的行向量，代表图像的LBP特征。(The LBP feature of an image is extracted, and input is a picture. The output is a 256 dimensional row vector, representing the LBP characteristic of the image.)

说明：  很好用的三维重建软件，VisualSFM软件允许上传一系列图像，它从这些图像中找到每一个图像的特定特征，利用这些特征信息重建出3D模型的稀疏点云，而后还可进行稠密点云重建。(The VisualSFM software, a good 3D reconstruction software, allows uploading a series of images. It finds the specific features of each image from these images, and USES these feature information to reconstruct the sparse point cloud of the 3D model, and then it can reconstruct the dense point cloud.)

该源码为目标检测和跟踪算法 包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 (The source code for target detection and tracking algorithm include: 1 Static background background prediction target detection 2 Static background frame difference method for target detection 3. Mean Shift tracking method 4 multi-target tracking methods focus)