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小波分解与重构
- 用VC++实现的一维小波分解与重构，含原理分析文档，对小波研究者极有用。-with VC of a peacekeeping wavelet decomposition and reconstruction, including principles to analyze documents, the researchers wavelet very useful.
VisSDK
- 微软Vision SDK开发包，程序并不复杂，但非常实用，不只是提供动态链接库，所有源文件代码都可以看到。非常适合研究图像操作和图像分析的人员，以及在工程中的应用（机器视觉、机器人视觉导航规划等），对我们的帮助很大，能学到很多东西。建议大家一起学习提高。真的不错的东东。里面有详细的使用文档。-Microsoft Vision SDK development kits, procedures are not complicated, but very practical. not only pro
delphi-ImageProcessing
- 利用delphi制作图像效果处理的软件，包含了开发过程的文档和源代码！分析处理图像所用的数学算法，把离散，高数，线性代数等所学知识运用到实践中！实现图像灰度、添加噪点、彩色噪点、喷溅、马赛克、RGB调整、亮度调整、对比度调整、饱和度调整、曝光、浮雕、雕刻、模糊、锐化、霓虹等功能！希望能给大家一个学习参考！
code_analsy
- 图形图像源码分析 7个doc文档 适合入门新手
androidkernelanalysis.rar
- android的内核分析的文章，一个相当不错的文档！希望能对大家有所帮助！,android kernel analysis of articles, a pretty good document! Hope you can help!
ImageJ1.4.1
- 基于java的一个强大的图像处理与分析工具，有大量的开源插件可供下载。目前最高版本为1.4.1，本文件包含imagej1.4.1的源码与doc文档-A powerful java-based image processing and analysis tools, a large number of open source plug-ins available for download. The highest version 1.4.1, this file contains the sour
aboutPNG
- 本人从网上收集的关于PNG格式的资料，包括PNG的技术文档和PNG文件结构的分析-I gathered from the Internet on the PNG format, including PNG' s technical documentation, and PNG file structure analysis of
002
- 文本是计算机视觉的许多应用中的一项重要特征。大量复杂图像文本的应用， 使图像文本分析技术成为研究的新方向。 图像文本分析技术和通常的文档图像分析技术之间有着紧密的联系； 但是图像文本其自身所具有的特性， 又使得图像文本分析技术 具有不同于一般的文档图像分析的更加丰富的内容。我们将图像文本分析技术划分为三大组成部分： 图像文本定位、 图像文本的预 处理和图像文本的识别进行讨论。最后， 本文也对图像文本分析技术的应用进行了讨论。-The text is in many applicati
pca
- 主成分分析代码，主要是做已经讲图片转换为像素的TXT文档的降维处理，提取主成分-Principal component analysis code, mainly to do is talk TXT pixel image is converted to reduce the dimension of the document, extracting the principal component
PolygonRegionFilling
- 多边形填充，采用种子算法、扫描线算法实现，并且附有详细分析文档。-Polygon region filling project for Computer Graphy course, using seeding and scanning method and with rich analysing document
octree_colour_quantitative_doc-
- 网上收集的利用八叉树进行色彩量化文档资料。 常用色彩量化算法的性能分析。 基于八叉树结构的色彩量化算法。 一种八叉树色彩量化算法的改进。 真彩转256色（八叉树）。 位图八叉树算法。-The online collection by octree undertakes colour quantitative document material. Common colour the performance analysis of the quantitative a
KDDA_Face-Recognization
- KDDA算法的实现代码，相关实验结果，源码文档分析，对应的理论.实验结果文档说明，源码文档-KDDA algorithm implementation code, the relevant experimental results, the source document analysis, the corresponding theoretical experimental results documentation, source code documentation
myPCA
- 主元分析，主要用于多维数据的降维处理，能够从多维数据中提取出最主要的元素，从线性变换的角度来说就是坐标表换到一个能够体现系统特征的基座标系上-Principal component analysis, multidimensional data is mainly used for dimension reduction process, multi-dimensional data can be extracted from the most important elements, from
Newspaper-Layout-Analysis
- 报纸的版面分析，也可用在普通文档图像的版面分割上。-Newspaper layout analysis, document images can also be used in the general layout of partition.
PCA_MATLAB
- PCA(主成分分析)的MATLAB源代码，包含测试例子及使用文档，该算法主要用于图像分类时特征的降维。-PCA (Principal Component Analysis) of the MATLAB source code, including test case and use the document, the algorithm is mainly used for image classification and feature dimensionality reduction.
bmppic
- 对位图进行读取分析提取等功能。在mfc上基于单文档的。-Analyses read para figure extraction, etc. Based on the MFC single document.
image-interpolation.shear.rotation
- BMP图像C结构体分析； 灰度图像双线性、双三次插值； 水平shear和旋转处理； 文档中附有处理的matlab代码-BMP image C structure analysis grayscale image bilinear, bicubic horizontal shear and rotation process document processing with matlab code
ROFdenoise
- 经典的 Rudin-Osher-Fatemi模型进行图像去噪，附带文档内容为此模型的数值分析过程，比较详细，适合初学者-Classic Rudin-Osher-Fatemi model denoising, the including documentation is the numerical analysis process of the model in detail, suitable for beginners
master-matlab
- 北航，张志涌，Matlab从入门到精通的学习资料，word文档，里面包含各种数值分析和图形象处理的例子，内容比较全面-Matlab entry to master learning materials, word document, and contains a variety of examples of numerical analysis and image processing, content more comprehensive
眼底图像的血管特征分析_韩松涛
- 一篇关于眼底血管特征检测的分析方法的论文，写的较好，提出了很多不错的算法(A paper on the analysis of the features of the fundus vascular features is well written, and many good algorithms are proposed.)