考虑运动向量平滑的块匹配运动估计方法

这是各向异性扩散算法由P.Perona和J.Malik实施。此算法的目的是减少斑点噪声，同时保留边缘。

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

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利用c++写的数字图像处理代码，进行图像增强操作，包括有，中值滤波，均值滤波，拉普拉斯锐化等算法。使用mfc控制平台，可以手动选择待处理图像，选择处理算法，设置参数值，并可以保存处理后的图像。

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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.  

本文的主要目的是通过采用 k-均值和遗传算法得到非重叠和可靠的输出。不同的色彩空间都是在我们的应用程序中输入图像的简单 (K-均值的基础） 聚类技术融合。

K均值图像分割，读入彩色图片，输出区域分割后的图片-K-means image segmentation, read full-color photographs, the output image after the region segmentation

资源描述自己在网上找的关于一些PCL常用的功能代码，函数，感觉挺有用的，特来分享给大家。具体有void compute_surface_normals，void visualize_normals，void visualize_pointcloud等函数可以直接拿来用

它是一种算术编码。它用于获取标记值，我们可以从中发送文本。它在压缩技术中的应用