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有限体积法，解决蒸发器的热传递问题，提供外形仿真，模板仿真，以及算法的开发，易于使用(Finite volume method to solve the evaporator heat transfer problems)

此代码为传统的snake模型算法代码，运行其中的egsnake.m即可。该代码实现对图像的边缘检测，仅供大家一块学习交流(This code is the code algorithm of traditional snake model, which can run egsnake.m. The code to achieve the image edge detection, we only a learning exchange.)

说明：  基于光流法的运动目标检测 也可用于流体力学运动检测(Optical flow method based on the motion detection Motion detection can also be used for fluid dynamics)

用小波包提取故障特征向量并归一化，很实用，论文里的部分程序(Extracted using wavelet packet fault eigenvector and normalized, it is useful, some of the procedures in the thesis)

FEM表面网格配准工具箱，通过计算最优仿射变形参数得到点云的配准。(FEM surface grid alignment toolbox, by calculating the optimal affine deformation parameters of the point cloud registration.)

本文提出了一种基于数字图像轮廓特征的机械零件自动有 效识别的系统。利用工业摄像镜头代替目视作为一个传感器，经过光电转换、图 像采样、图像处理、图像分析识别等一系列的操作，就可以达到机械零件识别的 目的。(This paper presents a digital image based on the outline of the characteristics of mechanical parts automatically effective identification system. Utilization of industrial camera lens as a substitute for visual sensors, through photoelectric conversion, image sampling, image processing, image analysis to identify a series of operations to achieve the purpose of identification of mechanical parts.)

对图像进行平滑处理，能够很好的去除噪声的干扰，锐化图像能得到很好的效果(Of image smoothing, noise removal can be a good interference, sharpening an image can get very good results)

运用harr特征+SRC（稀疏表示）分类实现的一种车辆检测方法，文件中提供了训练和测试车辆图片。由于时间原因，所用haar特征没有优化，维度过高，导致滑窗框图过慢，本代码只输出效果统计数据，以供大家参考学习稀疏表示在车辆检测中的应用。(Using harr feature+SRC (sparse representation) classification to achieve a vehicle detection method, the paper provides a training and test vehicle picture. Due to time reasons, the use of haar feature is not optimized, high dimension, resulting in sliding sash figure is too slow, the effect of the code only output statistics for your reference learning sparse representation in the vehicle detection.)

针对CMOS 图像传感器输出的Bayer 格式的图像数据, 利用TI 公司的TMS320DM642 数字信号处理器的专用视频端口,可以实现图像捕获、数据传输的无缝连接的特点, 构建了以DM642 为核心的图像实时处理系统。在DM642 中采用两种通用方法(双线性插值、边缘检测) 和文中提出的信号相关的方法, 将从Bayer 公司的CMOS 图像传感器所捕获的8 位Bayer 格式图像数据, 转换为24 位RGB 格式彩色图像数据, 并通过PSNR(信噪比) 和NCD(归一化彩色差异规范) 两种评估方法进行检测。从实验结果可以看出文中提出的方法相对于通用方法提高了图像的信噪比, 锐化图像的边缘, 减少了图像高频信息的错误像素的数量, 提高视觉质量。(Bayer TMS320DM642)

实现给定图像中目标的有效监测，并根据颜色对目标分割。(The object can be detector, and it is segmented by the color.)