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说明：  提出了一种基于数学形态学的多尺度熵权边缘检测方法。信息熵为图像的内在特性，由它来决定不同结构元 素所提取的边缘在最终合成边缘中所占的比重，是自适应的和客观的(A multi-scale based on mathematical morphology edge detection method of entropy. Information entropy inherent characteristics of the image, from which different structural elements to determine the edge of the extracted edge in the final synthesis of proportion, is adaptive and objective)

说明：  利用非局部均值的算法对图像做去噪，速度比较快，但效果一般，存在一定局限性(Using non-local mean algorithm to denoise image is faster, but the effect is general and there are some limitations.)

对变形的条纹图像进行傅立叶变换得到二维频谱图并提取基频(Fourier transform in deformation stripes image two-dimensional spectrum and extract the fundamental frequency )

这是一个（原创的）用matlab做成的维纳滤波器程序，可以直接运行，对于初学数字信号处理的各位有不错的帮助。((original) using Matlab caused by Wiener filter procedures, and can directly run for the beginner in digital signal processing you have any good help.)

2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 设以下模式类别具有正态概率密度函数： ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T} ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T} （1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。 （2）绘出判别界面。 3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为 ：，，，， ：，，， ，试问属于哪一类？ 4．设有两类一维模式，每一类都是正态分布，两类的均值和均方差分别为，；，。 采用（0-1）损失函数，且。 （1）试绘出两类模式的密度函数曲线，其判别界面位于何处？ （2）若已获得样本：-3，-2，1，3，5，试判断它们各属于哪一类。(bayes ，matlab)

批量计算气泡的面积 和绘制气泡的轨迹在同一张图片上(Calculate the area of the bubble in batch and draw the trajectory of the bubble on the same picture)

蚁群算法实现医学图像的分割，同时对比FCM算法，非常有用，可以直接运行，包含测试MRI图片(Ant-Colony algorithm for MRI image segmentation including MRI image for testing.)

一种基于节点密度分割和标签传播的Web页面挖掘方法(A mining based on node density segmentation and labeling dissemination of Web pages)

偏微分方程_PDEs_模型在图像处理中的若干应用(_PDEs_ Model partial differential equations in image processing)

此算法是图像之间的转换，二值图，RGB等的相互转换源代码(This algorithm is the conversion between the images, the two value of the map, RGB, and so on the conversion of the source code)