fastRPCAmethod

说明：  点云插值，离散点云插值，孔洞填充，使用python语言(Point cloud interpolation, discrete point cloud interpolation, hole filling, using Python language)

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)

Get and render vtk Volume DICOM file

输入待分解图像的数据矩阵 可以显示原始图像以及其尺度2的小波分解图 小波包函数可在函数中自行修改(The input matrix of the image to be decomposed can display the original image and the wavelet packet function of the wavelet decomposition graph of scale 2 can be modified by itself in the function.)

说明：  处理在圆极化入射下的聚焦电场和相位。通过去除掉入射电场，把x,y,z分量的电场合成交叉极化的圆偏振电场，看到更好的聚焦效果(It deals with the focusing electric field and phase under circularly polarized incidence. By removing the incident electric field and synthesizing the X, y, z component electric field into the cross polarized circular polarized electric field, we can see the better focusing effect)

e-book for DWT method for fusion image

小波变换方法采用对高频系数平均的方法实现图像融合算法(Wavelet transform coefficients using the average of the high-frequency method to achieve image fusion algorithm)

用matlab中各种不同方法对模糊图像进行复原，有维纳滤波，盲返卷积，Lucy-richardson方法，规则化复原图像等(Various different methods using matlab fuzzy image restoration, with Wiener filtering, blind convolution back, Lucy-richardson methods, rules-based recovery images, etc.)

说明：  图像自适应阈值分割，基于直方图的图像阈值分割(Image adaptive threshold segmentation)

一维数据的Kalman滤波处理，线性卡尔曼滤波的Simulink仿真(Kalman filter processing for one-dimensional data, Simulink simulation for linear Kalman filtering)