超越CT的检测跟踪算法

本文主要介绍了常用的遥感图像算法，然后从数学角度分析融合图像产生光谱失真的原因，并探讨融合图像在空间分辨率增强与光谱信息保持二者之间的关系，最后针对多光谱图像的成像特性

用matlab实现了 sift算法的运用。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点(Keypoints)的位置和关键点所处的尺度, 然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

CUDA c实现的光线渲染小程序，使用c语言在GPU上通过并行计算，展示相机空间的一组球体。逆向光线追踪，在相机平面上展示出一张充满立体感的图片。

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。结合Klaman进行轨迹预测。

学习MFC slider控件时自己编写的例程，结合了OPENCV。滑动RBG三通道颜色滑动条来调节颜色的深浅，实现了调色板的功能，作为初学MFC slider的一个小例子，并能对初学OPENCV像素访问的有所帮助，提供了两种访问像素的方法。

c#实现的图片浏览程序, 实现的图片浏览,可以像幻灯片一样的浏览,在C#上实现的. // 要对程序集进行签名，必须指定要使用的密钥。有关程序集签名的更多信息，请参考 // Microsoft .NET Framework 文档。 // // 使用下面的属性控制用于签名的密钥。 // // 注意: //   (*) 如果未指定密钥，则程序集不会被签名。 //   (*) KeyName 是指已经安装在计算机上的 //      加密服务提供程序(CSP)中的密钥。KeyFile 是指包含 //       密钥的文件。 //   (*) 如果 KeyFile 和 KeyName 值都已指定，则 //       发生下列处理: //       (1) 如果在 CSP 中可以找到 KeyName，则使用该密钥。 //       (2) 如果 KeyName 不存在而 KeyFile 存在，则 //           KeyFile 中的密钥安装到 CSP 中并且使用该密钥。 //   (*) 要创建 KeyFile，可以使用 sn.exe(强名称)实用工具。 //       在指定 KeyFile 时，KeyFile 的位置应该相对于 //       项目输出目录，即 // &nb

两步构建盲图像质量指标框架

图像检索，是颜色直方图，可以用VC6.0运行，注释不多，希望能够帮助需要的人来参考

这个代码是用于区域生长算法1条规定在检测错误的条件图和用于进行必要的修改。此算法的重复进行，直到没有发生进一步的变化。为了降低了后续的图形分析的复杂性，所有的用很短的链路端点被除去。四周前开始在图表分析阶段，所有船只外径被除去。视盘区域通常含有许多船只和图形在这方面是不可靠的。如这些船只是不相关的A / V分类过程中，它们可以被除去。其结果是由几个构成的图非连接的单独的子图。图中的操作改性步骤示于图