Level.Set.Methods.And.Dynamic.Implicit.Surfaces

均值滤波和中值滤波 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析，然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作，发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声，同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。(Mean filtering and median filtering)

说明：  采用kalman滤波器进行目标跟踪的源代码(object tracking using kalman filter)

点云特征提取 详细 实用 经典的讲述过程及方法(Point Cloud Feature Extraction practical details about the processes and methods of classic)

说明：  频域滤波器器的一些相关实验和滤波器的实现（包括理想低通，Butterworth低通，高斯低通，理想高通，Butterworth高通，高斯高通滤波器）(Some related experiments of frequency-domain filter and Realization of filter (including ideal low-pass, Butterworth low-pass, Gauss low-pass, ideal high pass, Butterworth high pass, Gauss high pass filter))

VC操作AVI文件的例子,老是太短，本来就只有这点说明(VC operation example of AVI files, always too short, had only this description)

关于上传 图片的代码 上传图片的代码(关于上传 图片的代码 上传图片的代码)

医疗图像分割，GUI，可视化,能够实现对医疗图像感兴趣区域分割，GUI显示，三维可视化(Medical image segmentation, GUI, visualization)

包括影像预处理，叶绿素反演，水污染监测等功能(Including image preprocessing, water pollution monitoring and other functions)

opencv深度学习例程，第五版，中文翻译，运用c++语言，内含有例程，以及源码以供学习(opencv tutorial with c++)

特征提取，主要是灰度共生矩阵和不变矩特征提取的程序，openCV下可直接运行(Feature extraction, mainly GLCM and invariant moments feature extraction procedures can be run directly under openCV)