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求灰度图像的梯度特征向量，以便用于目标检测(The grad feature of gray image can be achieved by the code.)

近期成果，与大家分享：奇异值分解、小波降噪、zoom细化 谱峭度 和滤波器设计，共勉(Recent achievements to share with you: singular value decomposition, wavelet noise reduction, zoom refined spectral kurtosis and filter design, encouragement)

捷宇 高拍仪 demo SDK

vc++图像处理原程序：图片亮度增减源代码(vc original image processing procedures : Photo brightness change source code)

将一个图像的感兴趣区域替换到另一张图像的相同区域中(Will replace the region of interest of an image to another image of the same region of the)

说明：  均值漂移聚类的源程序,用mean shift 进行聚类，以及绘图显示，很有价值(mean shift based clustering code, using matlab)

这份代码是使用haar+adoboost做人脸检测用的，文件中还包括其他的特征选择，特征提取的算法，对于想做人脸检测这一块的朋友，可以下载来研究。(This code is used haar+adoboost human face detection, the document also includes other feature selection, feature extraction algorithm for face detection which one wants a friend, you can download to study.)

用matlab实现Tensor voting算法(Implementation of Tensor voting algorithm with MATLAB)

提出一种基于小波变换的图像配准方法。该方法首先用小波变换提取边缘特征点, 同时构成小波金字塔影像。在最高层利 用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度, 经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对, 利用这些特征点对待 配准图像进行配准纠正。实验结果表明, 改进方法有较好的效果, 可用于广泛应用领域。(Proposed a wavelet-based image registration method. In this method, using wavelet transform to extract the edge feature points, the same time constitute wavelet pyramid image. Point at the highest level the correlation coefficient using the baseline image registration between image and the angle of rotation, the multi-resolution hierarchical searching and matching features of the final match point, the use of these features point towards registration image registration correction. Experimental results show that the improved method has better results, can be used for wide range of applications.)

2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 设以下模式类别具有正态概率密度函数： ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T} ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T} （1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。 （2）绘出判别界面。 3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为 ：，，，， ：，，， ，试问属于哪一类？ 4．设有两类一维模式，每一类都是正态分布，两类的均值和均方差分别为，；，。 采用（0-1）损失函数，且。 （1）试绘出两类模式的密度函数曲线，其判别界面位于何处？ （2）若已获得样本：-3，-2，1，3，5，试判断它们各属于哪一类。(bayes ，matlab)