能量检测,主要是看如果根据虚警概率得到门限，然后进行判决...

海水的制作 很基础很实用的-water production base is very practical

图片的饱和度功能的实现,通过将RGB模式转换成HSV模式，来改变24位图片饱和度。-saturation

Java生成缩图的引擎，经本人调试成功！-Java generated thumbnail of the engine, as I debug the success!

这是2004年一篇重要的角点检测文献的配套Matlab源码。该算法的效果比SIFT、Harris、Susan等算法的检测效果更好。本压缩包中有从Matlab官方网站下载的源码，以及2004年那篇文献，对该算法做了详细解释。-This is 2004, an important corner detection literature supporting Matlab source code. Of the algorithm is better than SIFT, Harris, Susan, such as better detection algorithm. The compressed package from the official website to download the Matlab source code, and in 2004 came across the literature, the algorithm to do a detailed explanation.

采用Visual c++ 进行图像处理，已经经过检测，非常实用，本源码主要是高斯平滑-for image processing, have been tested, the very practical, The main source of Gaussian smoothing

介绍有关图像分割算法的文章，PDF文档的，水平集，贝叶斯等。-Image segmentation algorithm on the introduction of articles, PDF documents, level sets, such as Bayesian.

用vc 6.0编写的经典数学形态学粗化和细化、膨胀和腐蚀的源代码，在vc环境下调试通过。对理解这些原理很有帮助的。-Vc 6.0 with the preparation of the classic mathematical morphology coarsening and refinement, expansion and corrosion of the source code in vc through debugging environment. To understand the principle very useful.

本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。-err

SAR数据分解程序，分解为H,A,alpha分量，为SAR影像提供了较多的信息，有利于SAR影像特征提取-SAR data decomposition process, decomposition for H, A, alpha component for the SAR images provide more information and is conducive to SAR image feature extraction

多种图像边缘检测与分割处理 是M文件 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例――从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-A variety of image edge detection and segmentation is the deal with M files code Description P0401: detection using Prewitt operator Edge P0402: different σ value Log Operators image edge detection P0403: using Canny edge detection image edge P0404: Image Thresholding P0405: water line thresholding image segmentation P0406: for the matrix quadtree decomposition P0407: the image is divided into text and non-text for these two types of P0408: morphological gradient detected binary image of the edge of P0409: Morphological examples- from PCB image delete all current lines, retaining only the target chip