radon_detection_test

说明：  有数字1和2的图片各四十张，利用mat lab读取图片并将其二值化，得到只由0和1表示的矩阵，根据数字的不同特征，选择两个特征值，用来对分类器进行训练，最后用剩下的5个1和5个2来进行测试，看分类器是否可以正确的对数据进行分类。(Figures 1 and 2 pictures of the 40, using mat lab picture and secondly, the value of reading, and received only by 0 and 1, said matrix, according to the number of different features, select the two characteristic values, used to classifier training, and finally with the remaining 5 1 and 5 2 to carry out tests to see whether the classifier can correctly classify the data.)

基于MM-GMPHD算法多目标跟踪，对目标数目，观测量进行估计，共有五个不同时刻产生的目标，(multi-target tracking )

Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.

基于离散余弦变换的水印程序，大家看看有没有可以改进的地方(Discrete cosine transform-based watermarking process, everyone can see if there is any improvement)

基于图像纹理的特征提取，使用灰度共生矩阵方法。(Texture feature extraction based on the use of gray level co-occurrence matrix method.)

说明：  LTP算子提取图像的纹理特征，这种方法对于光照变化十分有效。(LTP operator image texture feature extraction, this method is very effective for the illumination changes.)

基于sift的图像特征点提取和图像拼接，有可直接运行的代码和图片(Sift the image feature point extraction and image stitching, can be directly run the code and pictures)

PIV实验结果后处理,速度场，涡量场，应力场(The postprocessing of PIV observations)

说明：  立体图像质量评价方向优秀论文的实现代码，仅供参考。(Stereo image quality evaluation direction of the excellent paper implementation code, for reference only.)

非线性超声成像仿真工具，考虑组织畸变、衰减、谐波等因素。(toolbox for nonlinear ultrasound imaging simulation)