径向基函数粒子群优化算法

一个使用sobel算子检测图像边缘的算法，使用semaphore实现多线程运算，使得在检测较大图像时运行速度更快。

此代码创建从输入图像的向量。您可以创建了很多向量（部分图片是干净的，有些是含有消息），然后训练分类像SVM这个载体。在这个时候你的SVM网告诉你，其他的输入测试向量是干净的，或包含的信息。主要的可执行文件是ccc300.m。

1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。

采用多个结构元素对图像进行开、闭、腐蚀、膨胀等操作，并进行了高帽变换、提取边界线、获取梯度、开重建等操作。

利用opencv新建图像，在图像中实现鼠标点击画点，自动连线，以及右击自动闭合功能，再右击填充颜色。其中主要运用扫描线算法实现颜色的填充，效果还不错、。

用delphi语言编写实现图像的平移与缩放，代码精简，能达到很好的平移，缩放效果。同时里面附有例子图像，自己也可以加载自己所想加入的图片进行测试，很好用哦。

奇偶冒泡排序主要是在奇数次排序时只比较并交换奇数下标的元素和其右边的元素，在偶数次排序时只比较并交换偶数下标的元素和其右边的元素。      它的并行思想主要就是：将数据都放在一个个线程对应的寄存器中，由线程索引对应地址。奇排序中，所有奇数下标的线程索引对应的数据和其右边的比较；偶排序中，所有偶数下标的线程索引对应的数据和其右边的比较。GPU排序中所有线程对进行同一操作，而CPU中一次只能进行一次数据比较。GPU相当于同一时间进行了所有数据的比较，所谓并行就是把

它包含非常有用的编码，三维SPIHT ，其中包括图像压缩和视频压缩，没有的运动compensationa和运动估计。

此示例代码为您提供如何图像处理完成，并使用EmguCV操纵的概念。图像处理的一个很好的例子是脸和目标检测与识别等，但在此示例代码中，我只给脸检测和人眼检测的概念。我希望你们，你欣赏和热爱这项工作......

是MATLAB写的一个雷达定位的仿真程序，带gui界面的，非常的好，界面友好，很适合大家拿来学习，特别是想要学习MATLAB中gui编程的人们。