4.点云数据的精简

实现EEMD算法的函数，如extrema.m，eemd.m等等(the functions actualize of EEMD algorithm,such as extrema.m,eemd.m)

说明：  Legendary server controller for game enthusiasts to study, can

自己总结的JPG、GIF、BMP、PNG、WBMP图片文件格式文档以及相关参考标准与SPEC(their lessons JPG, GIF, BMP, PNG, WBMP picture files and related documentation and reference standard SPEC)

点云三维重建中需要用的法向量计算，能够有效避免法向量不一致的问题，更好进行三维重建。测试有用。(Normal vector calculation point cloud reconstruction in need, and can effectively avoid the problem of inconsistent normals, better three-dimensional reconstruction. Useful for testing.)

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)

3Dtext visual basic代码(3Dtext visual basic code)

包含了主要的图像质量评价的matlab源程序。图像熵，图像的方差和，以及基于边缘检测算子的质量评价函数。(Contains the main image quality evaluation of the matlab source code. Image entropy, variance and images, as well as edge detection operator based on the quality of the evaluation function.)

说明：  雷克子波，绘制地震道记录，可以自己设置参数绘制相应的地震道记录(Reick wavelet, drawing seismic trace records, can set its own parameters to draw corresponding seismic trace records.)

在对话框中实现splitter(achieve splitter)

超像素分割方法，在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素有一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。(Super pixel Segmentation method, in the field of computer vision, image Segmentation, Segmentation) refers to the digital image Segmentation region for multiple image sequence (the set of pixels) (also known as the pixels) process. Adjacent pixels have a series of position and features such as color, brightness, texture similar to that of small region composed of pixels. Most of these small area retains the further effective information for image segmentation, and generally does not destroy the boundary of the object in the image information.)