交互式多模型 IMM（CA/CV混合）及代码实现

文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，介绍了数据处理的基本程，重点介绍了预处理的内容：其一，介绍了使用FARO Laser Scanner 880的套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法步骤；其二，介绍了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细介绍了该算法和流程；针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格

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为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上，首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况，来判断考察点是处于区域中心还是处于边界，并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记，将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明，该分割方法具有良好的分割效果。

用matlab变形的BP神经网络实例，代码简单易懂，不用积分。方便下载。我花了几天时间写的，注释详细。

【实例简介】详细的M文件，讲解了在matlab中进行RBF预测

说明了RLS自适应滤波器的原理及其matlab设计和仿真

最小二乘法拟合 用高斯牛顿法一个指数函数 一个抛物线拟合 能运行 有结果

该算法实现了以下功能：1.先对灰度级的水印图像进行取每位高四位的二进制化处理，得到长度为原来四倍的二进制水印数据；2.产生一个随机二进制序列，即密钥，长度与二进制水印数据长度相同；3.利用此二进制序列对水印图像进行混沌加密；4.根据二进制水印的对应位，修改图像的最低位，以保证其奇偶性；5.根据要检测图像中每个像素的最低位的奇偶性提取水印信息；6.根据密钥对水印图像进行还原。

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