IMAGE Resolution Enhancement by Using Discrete and Stationary Wavelet Decomposition

 图像的自适应魏纳滤波, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

半马尔可夫模型，用于人体行为识别。

用高光谱数据对地物进行分类，分别用KNN算法（K—近邻）和GDA算法进行分类。 The main contents are as follows:             Introduce two kinds of classification algorithm -- K nearest neighbor and Gauss discriminant analysis.  

Chanvese活动轮廓程序。图片，文档，使用说明一应俱全。程序运行顺利

该代码主要完成视频图像采集和回放，将摄像头的视频数据采集上来，存入输入视频缓冲区，然后再拷贝到输出缓冲区，最终显示视频，代码包括硬件初始化，参数配置是采集回放等内容。

资源描述这是一个应用程序使用Java开发和ExtJS做基于GCP点图像校正所使用的参考图像，如谷歌地图。本文提出的图像为TIFF格式，它支持输入图像为JPEG文件。它使用GDAL和仿射变换的图像格式和阅读的精馏过程。

http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis-Hastings_algorithm 大都会-黑斯廷斯算法是马尔科夫链蒙特 Carlo 方法获取从概率分布的随机样本序列为直接采样是困难的。序列可以用 近似分布。 下面的代码是算法的大都市-黑斯廷斯，一个简单的实现这些代码根据 linux 运行系统。 编译，并也可以用在 Windows 操作系统中。 Metropolis_demo.cpp 是一个演示取样高斯分布。 在 matlab 才能看到结果运行 metropolis_demo.m。您可以修改 metropolis_demo.cpp 适应代码到你自己的问题。

使用java编程实现的抖动图像的小程序，其中采用4阶矩阵｛0 8 2 10 ； 12 4 14 6 ； 3 11 1 9 ； 15 7 13 5 ｝，将彩色图像变为二值图像,生成一个bmp图像文件