高容量的数据使用LSB位替换隐藏方案

这是一个关于图像匹配的代码，有sift，surf的 特征检测 ， 特征提取等，有它们的具体实现算法，很值得研究，也比较适合初学者

用鼠标框选需要检测的物体，依据颜色直方图特征，进行动态检测，如果有接近所选的物体的颜色直方图特性，会导致检测失败；如框选笔记本电脑摄像头跟踪的人脸，如果有手挡住人脸，会出现跟踪人脸的情况。

这个工具箱包括以下融合方法: 线性方法 线性叠加 pca加权叠加 非线性方法 选择最小值 选择最大值 多分辨率方法 拉普拉斯金字塔 fsd金字塔 比率金字塔 对比度金字塔 梯度金字塔 使用DBSS dwt(2,2)小波 sidwt使用哈尔小波 形态金字塔 这个函数是伴随着一个图形用户界面,允许图像i / o和交互式选择所有相关参数

利用opencv库函数建立 高斯背景模型，同时利用EM在线算法更新背景。然后利用背景与前景匹配，提取运动前景，通过一定的算法，可以消除阴影，但是效果不是很理想。

给出bmp图像RGB值，用C++实现。结果验证，可用

图像分割。用于测量分割图像的性能。这里给出了MD、PSNR等指标。

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useful for SAR imaging processing  wellkown algorithm to form the radar image both to processing in range and azimuth direction

改进自适应交叉和变异概率 在遗传算法中，通过交叉操作和变异操作使一对相互配合又相互竞争的算子的搜索能力得到飞速提高。交叉操作作用是组合交叉两个个体中有价值的信息产生新的后代，它在群体进化期间大大加快了搜索速度；变异操作的作用是保持群体中基因的多样性。为了加快收敛速度和全局搜索性能，在遗传算法计算的过程中，根据个体的情况，自适应的改变两者的概率，将进化的过程分为渐进和突变两个不同阶段。在Srinvivas等提出的自适应基本遗传算法中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。