差值扩展-数字可逆水印的实现

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现(SVM algorithm based on license plate recognition and artificial neural network, using OpenCV image processing function, implemented on VS2013+ OpenCV 2.4.9 platform)

说明：  高光谱图像压缩中的ezw算法，实现了很好的压缩比(Hyperspectral image compression ezw algorithm to achieve a good compression ratio)

说明：  超分辨率图像重建。具有非常好的效果，程序效率较高，有完整的注释和说明文档。(super-resolution image reconstruction. Very good results, the higher the efficiency, integrity of the Notes and documentation.)

帮助大家认识显卡性能，可以直观的见识显卡天梯(To help you understand the graphics card performance)

能够实现对高光谱数据影像的平滑，可以根据需要设置平滑参数并且能够批量处理(Hyperspectral Smooth)

利用正则化方法对模糊图像进行恢复的算法，产生一幅图象，然后加入噪声后对特定的输入正则化参数其进行图象恢复。(The use of regularization method for the restoration of blurred images of the algorithm, resulting in an image, and then adding noise to the input of specific parameters of regularization to restore its image.)

我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)

说明：  结构光光平面标定源码，注释详细，求出光平面在相机坐标系中的相对位置。(Structured light plane calibration source code, detailed comments, find the relative position of the light plane in the camera coordinate system.)

文字可视化，对于给定的文本，输出可视化效果的程序。(word visualization)

KL变换的Matlab实现 KL 变换是图像正交变换的一种，在图像压缩领域有着广泛应用。(KL Transform Matlab realize KL transform is a kind of orthogonal transformation image in the field of image compression have broad application.)