特区 BM3D 算法的 SAR 图像去噪方法

资源描述图像质量的清晰程度很大程度是由相机镜头的分辨率决定的。通常情况下，我们只能通过专业的评测软件才能知道所购买相机的镜头分辨率，比如Imatest软件。这个代码是完全基于自己开发的分辨率计算算法设计的，方便检测。主要用到了极值搜索算法和一些数据的处理。

ffmpeg+sdl写的播放器,基于win32编写的对于想了解libav库的，想了解sdl库开发的有一定的帮助

C++实现的LBP算法提取图像纹理特征,C++实现的LBP算法提取图像纹理特征-C++ implementation of the LBP texture feature extraction algorithm, C++ implementation of the LBP algorithm for extracting image texture features LBPLBP_prodatalena.bmp   ..............Thumbs.db 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

XNA4.0版本的精灵追逐 碰撞检测主代码 主要是2D的部分 对学习XNA 入门 非常有用 本人曾利用它来实现大鼠肾小管的3D成像 效果很酷 后面还会继续分享XNA3D的部分 渲染 着色等 比较经典的是茶壶那个

本代码使用opencv编写，针对的是图像图像处理，可以实现对图像的边缘检测，其使用了3个常用的算子：Canny算子，sobel算子，laplace算子。这三个是不同的例程，可以对边缘检测结果进行对比，比较三种检测方法。

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。

K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

采用肤色分割和气泡排序的方法跟踪手的质心。使用卡尔曼滤波改进了结果；

matlab练习程序（图像马赛克）处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素。这里将处理方法分为了带线条和不带线条，带线条处理后的视觉效果要好些。 

基于Qt界面，利用ITK读取二维图像，然后用VTK在qvtkwidget上显示出来，其中ITK读取用的是ImageFileReader，用ImageToVTKImageFilter将ITK数据转换到VTK数据，然后采用vtkImageviewer显示图像； 鼠标的动态坐标获取采用了vtkEventQtSlotConnect类来实现从Qt事件到VTK事件的转换，并在槽函数slotUpdatefixedCoords（vtkObject*）中提取坐标信息。 Connections_fixed->Connect(m_fixedWidget->GetRenderWindow()->GetInteractor(),         vtkCommand::MouseMoveEvent,this,SLOT(slotUpdatefixedCoords( vtkObject* )) );