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： 对一种基于图像几何重心的特征点提取算法进行了改进 改进后的算法可以提取任何边缘线上凹凸处的特征点 其基本 思想是，首先提取图像的边缘轮廓线，计算封闭边缘线和非封闭边缘线的几何重心 然后以重心为极点，对边缘点极坐标化，形成 幅角-极径曲线，在该曲线上寻找局部极大极小值点 最后根据局部非极大（小）抑制原则对极大（小）值点进行取舍获得特征点 模 拟结果表明算法计算简单 稳定性好 该方法提取的特征点能准确地反映目标的形状，对目标的识别 跟踪以及三维表面重建等都 具有重要的价值(This paper modifiesakindoffeatureextractingalgorithmbasedonimageedge.First， imageedgeoutlineisextracted. Second， geometricgravitycenterofedgeoutlineiscalculated.Third， argument-polarradiuscurveofpolarcoordinatesystemwhose poleisgeometricgravityisformed， andmaximumandminimumvaluepointsaresearched.Atlast， featurepointsareobtainedby selectingmaximum （minimum） valuepointsaccordingtolocalnon-maximum （minimum） depressionprinciple.Theresultindicates thatthealgorithmissimpleanditsstabilityisgood.Itisimportantforobjectrecognitionandthree-dimensionreconstruction.)

实现分数傅里叶变换及其反变换，并在音频中嵌入和提取水印(audio watermarking by fractal fourier transform)

利用固定目标和运动目标之间速度的差别所引起的多普勒频移不同根据在动目标 显示和动目标检测中使用的各种滤波器去除固定杂波提取动目标的回波能够大大 改善在杂波背景下检测运动目标的能力仿真结果显示出很好的效果也给出了改善 因子与积累脉冲数间关系 (radar moving target simulation)

用Matlab实现基于核函数的C均值聚类图像分割，实验好，好用(Using Matlab implementation of kernel-based C-means clustering image segmentation, experimental is good, easy to use)

transeint behavior in induction generator during grid fault

1-32是：图形应用篇 33-66是：界面设计篇 67-84是：图形处理篇 85-100是：数值分析篇 (1-32 is: the application of articles 33-66 graphics is: interface design articles 67-84 is: graphics processing chapter 85-100 are: Numerical Analysis Section)

对移动目标检测，需要先用鼠标框定感兴趣的目标，然后才能追踪。(Moving target detection, target mouse framed interested need to use before tracking.)

实现图像小波分解，可以自行指定分解级数，采用daubenchies小波(Achieve the wavelet decomposition, you can specify the decomposition of their own series, using wavelet daubenchies)

这是一个关于一种基于提升小波和分形理论的多源图像融合方法的源程序(This is an upgrade based on wavelet and fractal theory of multi-source image fusion method of the source)

说明：  置信度传播立体匹配，matelab就能运行，比较简单 1、需要Matlab 2013a及以上版本； 2、运行demo_stereo.m，注意修改图片路径； 3、左右图像使用3通道灰度图；(Confidence propagation stereo matching, MATELAB can run, relatively simple 1. Matlab 2013a and above is required; 2. Run demo_ Stereo. M, pay attention to modifying the image path; 3. The left and right images use 3-channel gray-scale images)