SST

fcm医学图像分割算法，适应于不规则医学图像的分割，已经调试成功，可以运行，很好。相信会对您有帮助。(fcm medical image segmentation algorithm, adapted to irregular medical image segmentation, has been successful debugging, you can run, very good. Believe will help you.)

本资源是清华大学程明明在2011年CVPR上发表的一篇关于视觉显著性的代码，资源包括原文及matlab版本的代码。(It is a source code of visual saliency detection proposed by M.M Cheng in cvpr2011.And it is coded with matlab.)

基于小波的图像多尺度方向特征提取，小波可使用 db4 (Based on wavelet multi-scale orientation of the image feature extraction, wavelet can be used DB4)

图像的分割处理，可以将图像中的数字分割找出(IMAGE division)

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.

本程序实现了两种误差扩散算法，分别用Sierra扩散滤波器和stenenson扩散滤波器，实现了比Floy_stein更好的误差扩散半色调效果。(This procedure implements two error diffusion algorithm, respectively Sierra diffusion filters and stenenson diffusion filter, to achieve better than Floy_stein error diffusion halftone effects.)

其中用到了 timer控件

VMD分解阈值去噪，进行极优模态分量的选择(VMD decomposition threshold denoising, selection of very excellent modal components.)

说明：  用matlab编写的基于内容的图像检索源代码。(Matlab prepared with content-based image retrieval source code.)

利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。(The multi scale Gauss function is used to remove the illumination component of the scene, and then a two-dimensional gamma function is constructed. The parameters of the two-dimensional gamma function are adjusted by the distribution characteristics of the illumination component, the brightness value of the light illuminated region is reduced and the brightness value of the light dark area is improved. Finally, the adaptive correction of the uneven illumination image is realized. Positive treatment.)