去除块效应和光圈效应算法

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

本程序用于度申USB2.0工业相机的图片读取，相机参数设置，如曝光时间、增益、图像色彩等设置，也有图像保存和录像功能。用户只需将自己的处理算法移植到回调函数内即可。本程序基于对话框的MFC工程，VC6.0版本即可打开。

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。

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与Fourier变换相比，小波变换是空间（时间）和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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。

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

此项目使用在图像处理时我们提取特征的特征。使用 2d 或 1 d、 音乐和此代码的结果是数字图像中的傅里叶代码

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