AVI文件进行边缘检测

    William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.

matlab 中没有灰色图像转换成彩色图像的函数，改程序实现了灰度图像转换彩色图像 gray2rgb。。。。。

应用背景本项目是针对目标跟踪，并进行目标跟踪；关键技术我用粒子追踪这个项目。

RSA是一种密码系统，被称为最早实用的公钥密码系统之一，广泛用于安全数据传输。在这样的密码系统中，加密密钥是公开的，并且不同于；

以MFC作为平台，vtk读取dicom文件，显示横断面，矢状面，冠状面，实现交互MPR。编译成功，实现基本功能的阅读。可能有些小问题。但是问题不大。显示成像基本功能实现

在图像处理中，即边缘检测为实时图像做处理，。可以使用 USB 摄像头或摄像头的笔记本电脑。

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

基于VS2008编写的图像处理程序，MFC文档类的简单的界面，是学习图像处理入门的一个很好的参考，包含了读取bmp图像，图像增强，图像分割，图像识别，特征提取等函数，非常实用！

机器学习算法代码，可以用于分词，图像识别，行为识别等 原版本只可以在32位xp下运行，经本人修改，适用于各种版本matlab windows   clear all useMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up %% Generate Synthetic Data % Notes: %   - X is categorical, each element X(i,j) contains the value of feature j for word i, %       a value of "0" means ignore the feature for this training example %   - y is cateogircal, each element y(i) contains the label for word i %       a value of "0" indicates the position between sentences [X,y] = crfChain_genSynthetic; nWords = size(X,1); nStates = max(y); nFeatures = max(X); %% Initialize parameters and data structures [w,v_start,v_end,v] = crfChain_initWeights(nFeatures,nStates,"randn");%初始化参数为正太分布，w状态-特征，v状态-状态 featureStart = cumsum([1 nFeatu

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。