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一个基础的ICP三维点云处理程序，可用来基础学习。(A basic ICP 3D point cloud processing program can be used for basic learning.)

Criminisi算法修复彩色图像，详细的程序，可以直接运行。(Criminisi algorithm for RGB images )

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

说明：  统一化LBP算子，作为一种有效的纹理描述算子，对图像局部纹理特征有卓越的描述能力，有很强的分类能力、较高的计算效率，并且对单调的灰度变化具有不变性。(Unified LBP operator, as an effective texture description operator, the local texture features for image description is outstanding ability, strong classification ability, higher efficiency, and to the monotonous gray scale invariant .)

说明：  利用模糊神经网络的方法实现遥感图像的目标识别(The use of fuzzy neural network approach to achieve the goal of remote sensing images to identify)

本人搜集的Ostu图像二值化的算法，是在MATLAB环境下写的，不过上传的代码是文本格式的，各位可以根据自己需要参照一下(I collect images of two gray value of the algorithm is to write MATLAB environment, But the code is uploaded to the text format, you may need to refer to themselves)

实现了单色图像的JPEG2000编码图像和解码图像！计算其压缩比和误差，观察源图像和重构图像之间的差别！(JPEG2000 images to achieve a monochrome image coding and decoding image! Calculate the compression ratio and error, observation of the source image and the difference between the reconstructed image!)

三维Otsu算法，图像分割，利用粒子群优化算法进行加速。(Three-dimensional Otsu algorithm, image segmentation, particle swarm optimization algorithm accelerated.)

极化SAR图像Four component 目标分解结果，使用数据为Flevoland地区部分数据，可用于极化SAR图像分类(Four component decomposition result of PolSAR image, the used dataset is the subarea of Flevoland region, it can be used as the classification features for PolSAR image classification.)

LTE中速率匹配的代码，包括子块交织，比特搜集，比特选择和修剪(The code rate matching in LTE, including the sub-block interleaving and bit gather, bit selection and pruning)