image processing

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

图像和视频处理和压缩是这年轻的一代人民非常重要的因为他们希望一切都以高质量低成本。在我的项目我做了什么在对压缩应当是有用的图像压缩图像而不会干扰质量

用C++完成了对图像的一系列处理，包括二值化变换，均值滤波，傅里叶变换，灰度均衡，逆滤波处理等等一系列图像的操作。

matlab练习程序（多边形顶点凹凸性）生成简单多边形后，有时还需要对多边形各顶点的凹凸性做判断。先计算待处理点与相邻点的两个向量，再计算两向量的叉乘，根据求得结果的正负可以判断凹凸性。结果为负则为凹顶点，为正则为凸顶点。凹顶点用o表示，凸顶点用*表示。

人工蜂群 （ABC） 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法，已被证明是一些常规的生物启发的算法，如遗传算法 （GA）、 差分进化 （DE） 和粒子群优化算法 （PSO） 的竞争力。然而，仍有不足在 ABC 算法 关于其解决方案搜索方程，是善于探索，但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发，提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 （gbest） 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC （GABC） 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。

应用背景该程序是用于段肺轮廓。 ；你可以使用一个肺掩模得到的肺CT全系列的轮廓。关键技术这个基本的想法是从主动轮廓模型的C-V模型。文学：陈T F，基于L A.没有边缘的活动轮廓模型[J].。图像处理，IEEE，2001，10（2）：266-277。

图像处理类，含有图像处理的各个函数，打开，灰度均衡，线性拉伸，点运算，特征提取，匹配等，可以有效地调用，为初学者提供有力的帮助，同时可以改写续写。

数字图像处理中对图像进行压缩，保存，显示等一系列操作，源码已经可以运行，具体的例子直接下载MATLAB环境中运行即可得到相应的结果。

决策树C++实现，可用于数据分类、图像处理等，多棵决策树可组成随机森林分类器，代码中自带简单分类样例

基于Bayesian框架的背景建模算法和相关论文，这中算法的性能要优于混合高斯建模和其它背景建模算法。可用于复杂背景下目标检测和跟踪。