利用线性神经网络进行自适应预测 利用函数adapt对线性网络进行自适应训练，在线修正网络的权值和阈值，这样对于时变信号，网络就可以及时跟踪其变化，即可对时变...

中点画圆，bresenham画圆，中点画线，bresenham画仙，-midpoint Circle, bresenham Circle, Stipples line bresenham painting cents

添加设置对话框的背景-add settings dialog background

基于规则网格DEM数据的地形模拟显示,可以用鼠标和键盘进行漫游.-rules-based grid DEM data of the terrain simulation, it can be used for the mouse and keyboard roaming.

一个用vc编写的图像计分程序-vc used to prepare an image points procedures

这是Ganzalez书上的一个示例程序，用来实现直方图的线性运算处理。-This is a book Ganzalez sample procedures used for linear histogram processing.

不错的计算机图形学作业,给要入门的师兄弟们用.-good computer graphics operations for entry to the Shikuangdimen used.

BP神经网络对字母进行识别， 值得收藏-BP neural networks to identify letters, copies

可以实现小球的光照效果- May realize the pellet illumination effect

基础DirectX技术实现，适合初学者参考-Based on DirectX technology, suitable for beginners reference

三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。因此研究者提出了很多基于BM3D的去噪方法，例如：基于小波变换的BM3D去噪，基于Anscombe变换域BM3D滤波等等。这个算法的大概实现过程如下：对一幅加噪图像，连续地取出参考块，对每一个参考块，执行以下操作：步一. 基础估计1) 逐块估计。对含噪图像中的每一块i) 分组。找到它的相似块然后把它们聚集到一个三维数组。ii) 联合硬阈值。对形成的三维数组进行三维变换，通过对变换域的系数进行硬阈值处理减弱噪声，然后逆变换得到组中所有图像块的估计，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。2）聚集。对得到的有重叠的块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的基础估计。步二. 最终估计1) 逐块估计。对基础估计图像中的每一块i) 分组。通过块匹配找到与它相似的相似块在基础估计图像中的位置，通过这些位置得到两个三维数组，一个是从含噪图像中得到的，一个是从基础估计图像中得到的。ii) 联合维纳滤波。对形成的两个三维数组均进行三维变换，以基础估计图像中的能量谱作为能量谱对含噪三维数组进行维纳滤波，然后逆变换得到组中所有图像块的估计，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。2）聚集。对得到的有重叠的局部块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的最终估计。