SSASA

说明：  用于分解图像，检测产品是否合格。此外，它还包括重组图像，实现图像还原。(decomposition of images for detection products qualified. In addition, it also includes reorganization of images, the image is reduced.)

（1）熟悉并掌握傅立叶变换 （2）了解傅立叶变换在图像处理中的应用 （3）通过实验了解二维频谱的分布特点 （4）用MATLAB实现傅立叶变换仿真 ((1) be familiar with and master the Fourier transform (2) understand the Fourier transform in image processing applications (3) experiments to understand the characteristics of the two-dimensional distribution of the spectrum (4) simulation using MATLAB Fourier transform)

主要包括3种去噪方法，Bayesian Least Squares，BM3d 和Non-local means (this attachment contains three classical denoising methods Bayesian Least Squares，BM3d and Non-local means )

应用IHS、PCA、小波变换进行多光谱图像融合(Multispectral image fusion based on IHS, PCA and wavelet transform)

说明：  高光谱图像数据集，Pavia University scene该数据是高光谱图像处理中常用的数据之一，对高光谱图像算法性能的验证具有通用性(Hyperspectral image data set, Pavia University scene This data is one of the commonly used data in hyperspectral image processing, and it has universality to verify the performance of hyperspectral image algorithm)

全套的LSB算法代码，下载就能直接运行，包含水印的嵌入，提取加测试。(Full set of LSB algorithm code)

两片镜子拼成的六边形拼接镜模型~~~~~~~(A hexagonal splicing mirror model composed of two mirrors~~~~~~~~~)

漂亮的图标程序源代码(beautiful icon source code)

说明：  利用DELPHI编写的摄像头程序，摄像头采用USB摄像头(Using the camera program written by DELPHI, the camera uses a USB camera.)

说明：  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)