湍流实验

说明：  dct-svd域水印算法,实现数字水印图像在载体DCT-SVD域的隐藏(a kind of watermarking algorithm in DCT-SVD domain)

一个matlab小程序，用来将tif序列图片转换成envi可读取的raw文件(A matlab applet for converting TIF sequence images into envi readable raw files)

彩色位图转黑白位图代码。何东健《数字图像处理》随书光盘提供的源码。(color bitmap to black-and-white bitmap code. Dong- Jian "Digital Image Processing" With the CD source.)

非局域均值去噪算法，以及针对mri图片rician噪声的改进算法。(nonlocal mean denoising algorithm, and its modified version for mri images with rician noise.)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

说明：  雷达遥感图像的小波去噪程序，可有效去除噪声(radar remote sensing image wavelet denoising procedures, which can effectively remove noise)

数字图像处理,离散小波dwt变换域中水印的嵌入(digital image processing, discrete wavelet transform domain dwt watermark embedding)

该程序是发表在IEEE上的经典直线提取论文“Extracting Straight Lines”的源代码实现，对计算机视觉、模式识别和信息提取等领域的科学研究人员具有极其重要的参看意义。建议下载学习和适用。(The program is published in the IEEE paper on the classic straight-line extraction " Extracting Straight Lines" the source code implementation of computer vision, pattern recognition and information extraction and other areas of scientific researchers see an extremely important significance. Recommended to download to learn and to apply.)

针对粒子概率假设密度(PH D)滤波算法在虚警、漏检情况下，b标状态估计不稳定和b标可观测性车弱的问题，提出了一种基于序贯融合的粒子PH D滤波方法，利用雷达和红外传感器多目标进行融合跟踪杏基本思想是先对红外传感器进行粒子PH D滤波，丙将红外传感器滤波结果作为雷达的预测值，然后利用P达观测的数据进行更新，这样通过雷达和红外传感器交替上作保证目标状态的可观测性，从滤波器输出结身即可得到目标的状态信息仿真结果表明，在虚警、漏检和密集目标环境下，该方法是有效的和稳健的(The problem of target state estimation instability and observability weakerin the presence offalse alarms and missed detection was deal with. On the basis of sequential fusion, a particleprobabil- ity hypothesis density(PHD) filter for multrsensor multrtarget tracking was proposed. Observed da to collected from the infrared sensor was estimated with the particle PHD filter. Then the results from the filter were set as the radar predicted value by the radar observations. The multrtarget state can be updated to guarantee observing the target state. In this way, the global state is updated at the fusion center. Simulation results show that the proposed algorithm is effective and robust under the false warning, omission and concentrated target environment. )

image segmentation with ICM algoritm