图像拼接融合算法

应用背景最近在学习mahout,买了一本书mahout in action .从网上下载下来的书中的源码实现练习一下加深一下印象,很好的代码,很有用.传上来跟大家分享,希望对大家有帮助.关键技术 解压缩后里面有readme 安装好thrift、maven 将pom.xml中的：改成，引号里面是thrift安装位置。 将pom.xml中thrift的版本从0.6.1改成0.9.0，因为classifier.java是由0.9.0版本生成。 mvn eclipse:eclipse 此时项目上有红色感叹号，添加环境变量：M2_REPO=“你的.m2/repository的路径"即可。 在eclipse将项目import进来。 按照readme中的方法继续操作。

实现多项式的因是分解-polynomial is the result of decomposition

利用IDL语言实现图像的分割算法。本算法利用IDL语言对一幅影像进行处理，首先设定所分类别的数目k，然后进行分割过程。

通过深度优先算法，遍历网络中的每个结点，得到遍历网络节点的时间-Through the depth-first algorithm, network traversal each node, the network node traversal time

简单计算器（带密码“111111”） 进行简单的数字计算 包括“+” “-” “*” “/” “乘方” -simple calculator (with the password "111 ") Simple arithmetic including "" "-" "*", "/", "involution"

几个不同的代码在 c + +。作不同 algorithmsseveral 不同的代码在 c + +。对不同的算法，为这两个 edicare，创建程序和许多图书馆

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

此程序用提升法实现第二代小波变换,我用的是非整数阶小波变换-the procedure used to upgrade method is the second generation wavelet transform, I use a non-integer wavelet transform

Asift 基于全仿射的图像配准，并结合特征点详细，多视点的情况下，能实现很好配准

tj大学研究生课程中有关最优控制的课件和例子- optimal control