KNN Smoothing Filter Algorithms

对于水下地形海洋SAR探测有兴趣的读者可以来看看，对你会有帮助的。(2000，Two-dimensional topography inversion of underwater bottom by using SAR imagery.pdf)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

polsarpro官方学习教程，系统的说明了polsarpro软件的操作使用，可进行树高反演，地物分类，已经森林模拟数据生成(polsarpro tutorial note)

说明：  matlab去除红眼，用户手动绘制需要去红眼的区域，并选择参数，进行操作。(matlab remove red eye, the user need to manually draw the red-eye area, and select the parameters to operate.)

快速傅里叶变换的C实现，采用新的倒序算法，程序代码只有一百多行，就要以实现千个采样点的计算(Fast Fourier Transform of C realized, the introduction of a new reverse algorithm, program code, only more than 100 lines, it is necessary to achieve the 1000 sampling points calculation)

说明：  SAR图像变化检测代码，基于差异图和比值图融合的(SAR image change detection code, based on the ratio of different maps and map integration)

该程序主要利用快速傅里叶算法将振动信号的时域转化成频域信息，得出频谱进行分析。(The program mainly using fast Fourier algorithm time domain vibration signal converted into the frequency domain information, obtain spectral analysis.)

全套的DCT域数字水印源代码matlab(A full set of digital watermarking of DCT-domain source code matlab)

说明：  用于物体目标轮廓的提取与跟踪，能更好的识别出物体轮廓。(Target contour for object extraction and tracking, to better identify the contours of objects.)

说明：  利用马尔可夫模型检测分割图像，获得MAP准则下的图像分割结果(??????????í ?? ?? ?? ?? ò?? ?? ???? ?? ì ?? ?? ?? ?? ???? ?? ???? ?? ?? ????μ??MAP × ?? ??ò????μ???? ?? ???? ?? ?? ?? ?? á ?? ??)