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一套使用全变分方法进行图像去噪处理的图像源代码(MATLAB),算法结果性能优良,适用范围广泛.(Use a variational method for image denoising images deal with the source code (MATLAB), the results of algorithm performance, the broad scope of application.)

大气校正软件MODTRAN4.3.1，MODTRAN里提供了6种差异显著且有代表性的大气模型，这些模型的温度、水汽、臭氧廓线都有明显差异。近北极冬季模型（Sub-Arctic Winter）具有最低陆表温度，中纬度冬季模型（Mid-Latitude Winter）次之；热带模型（Tropical）和中纬度夏季模型（Mid-Latitude Summer）具有最高的陆表温度。对流层顶，热带模型的温度反而是最低的，而近北极夏季模型（Sub-Arctic Summer）具有最高的温度。在这6种模型中，除陆表外的第二温度峰值高度出现在海拔50km左右，这里近北极夏季模型具有最高温度，中纬度夏季模型与之近乎相等，在这个海拔上近北极冬季模型的温度是最低的。1976美国标准模型（1976U.S. Standard）在这一系列模型中提供了一个近乎与中位数值的选择。(Atmosphere Correction Software Modtran 4.3.1, it provides six distinct and representative atmospheric models with distinct differences in temperature, water vapor, and ozone profiles.)

用以图像分类，可以设计自己的数据集训练模型(For image classification, you can design your own data set training model)

说明：  matlab实现图像修复,基于样本块的纹理修复算法Criminis(MATLAB image inpainting, texture inpainting algorithm criminis based on sample block)

令x(n)=5exp(j*0.15*n*n)+6exp(j*300n-j*0.15*n*n) ，w(n)为高斯窗函数。试用matlab软件，取不同长度的窗函数，分别求x(n)离散短时傅里叶变换，并进行信号重构。(ORDER x (n) = 5exp (j* 0.15* n* n)+6exp (j* 300n-j* 0.15* n* n), w (n) for the Gaussian window function. Trial Matlab software, take different lengths of the window function x (n), respectively, seek to discrete short-time Fourier transform, and to reconstruct the signal.)

计算二维或多维循环自相关函数和自相关密度函数(Of two-dimensional or multidimensional cyclic autocorrelation function and autocorrelation function of the density)

基于神经网络的地面裂缝检测软件，可以在界面上选择各种功能去检测。(Ground crack detection software based on Neural Network)

该程序为直方图均衡化程序，附有GUI界面，操作简单，可现实处理前后图像对比及处理前后的直方图分布情况显示，使用方便。(The program for histogram equalization program, with GUI interface, simple operation, the histogram distribution around the reality that is processing the image before and after treatment, easy to use.)

一个简单的GPU图像处理程序，使用Qt框架，OpenGL API和OpenGL着色器语言开发。(A simple GPU image processing program, using the Qt framework, the OpenGL API and OpenGL shader language development.)

compute the root-mean-square error