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源文件

于 2020-05-15 发布
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代码说明：

说明：  基于小波变换的图像融合，可实现两幅图像的融合，融合规则可自定义(Image fusion based on wavelet transform can realize the fusion of two images, and the fusion rules can be customized)

文件列表：

源文件\chap10\AC_Huff.txt, 6642 , 2020-05-15
源文件\chap10\binCode.m, 262 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_10.m, 1304 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_2.m, 1610 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_3.m, 2511 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_5.m, 1031 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_7.m, 1468 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_8.m, 1498 , 2020-05-15
源文件\chap10\chap10_9.m, 1347 , 2020-05-15
源文件\chap10\Code_Huffman.m, 3446 , 2020-05-15
源文件\chap10\DCT1D.m, 217 , 2020-05-15
源文件\chap10\DCT2D.m, 261 , 2020-05-15
源文件\chap10\DCT_Measure.m, 506 , 2020-05-15
源文件\chap10\eye.bmp, 6190 , 2020-05-15
源文件\chap10\FFT1D.m, 516 , 2020-05-15
源文件\chap10\JPGCode.txt, 277898 , 2020-05-15
源文件\chap10\lena.bmp, 263222 , 2020-05-15
源文件\chap10\SortOE.m, 358 , 2020-05-15
源文件\chap10\Yucebianma.m, 330 , 2020-05-15
源文件\chap10\Yucejiema.m, 372 , 2020-05-15
源文件\chap11\bound2im.m, 2230 , 2020-05-15
源文件\chap11\boundaries.m, 5776 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_1.m, 1856 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_10.m, 1097 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_11.m, 778 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_12.m, 1537 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_13.m, 1327 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_14.m, 323 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_15.m, 851 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_16.m, 564 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_17.m, 2751 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_2.m, 1830 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_3.m, 871 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_4.m, 961 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_5.m, 768 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_6.m, 1820 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_7.m, 460 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_8.m, 1356 , 2020-05-15
源文件\chap11\chap11_9.m, 1601 , 2020-05-15
源文件\chap11\circuit.tif, 76770 , 2020-05-15
源文件\chap11\connectpoly.m, 1040 , 2020-05-15
源文件\chap11\fchcode.m, 8758 , 2020-05-15
源文件\chap11\flower1.jpg, 70099 , 2020-05-15
源文件\chap11\gaborfilter.m, 1308 , 2020-05-15
源文件\chap11\hill.jpg, 8925 , 2020-05-15
源文件\chap11\house.jpg, 120629 , 2020-05-15
源文件\chap11\hua.jpg, 17890 , 2020-05-15
源文件\chap11\huangguahua.jpg, 112578 , 2020-05-15
源文件\chap11\hwenli.jpg, 14114 , 2020-05-15
源文件\chap11\intline.m, 1233 , 2020-05-15
源文件\chap11\leaf1.bmp, 210210 , 2020-05-15
源文件\chap11\lena.bmp, 263222 , 2020-05-15
源文件\chap11\liftingbody.png, 125388 , 2020-05-15
源文件\chap11\minperpoly.m, 7317 , 2020-05-15
源文件\chap11\number.jpg, 6676 , 2020-05-15
源文件\chap11\polyangles.m, 6287 , 2020-05-15
源文件\chap11\sea.jpg, 42805 , 2020-05-15
源文件\chap11\stone.jpg, 70589 , 2020-05-15
源文件\chap11\wall.jpg, 469766 , 2020-05-15
源文件\chap11\yezi.jpg, 11033 , 2020-05-15
源文件\chap11\zxcor.m, 771 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_1.m, 91 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_10.m, 201 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_11.m, 208 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_12.m, 152 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_13.m, 138 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_14.m, 121 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_15.m, 141 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_16.m, 130 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_17.m, 184 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_18.m, 135 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_19.m, 139 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_2.m, 99 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_20.m, 145 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_21.m, 143 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_22.m, 138 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_23.m, 180 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_24.m, 118 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_25.m, 179 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_26.m, 177 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_27.m, 199 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_28.m, 123 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_3.m, 170 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_4.m, 173 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_5.m, 172 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_6.m, 168 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_7.m, 237 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_8.m, 165 , 2020-05-15
源文件\chap12\chap12_9.m, 164 , 2020-05-15
源文件\chap13\6.bmp, 1005774 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_1.m, 742 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_10.m, 1144 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_11.m, 1485 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_12.m, 1565 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_13.m, 904 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_14.m, 1025 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_15.m, 897 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_16.m, 781 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_17.m, 876 , 2020-05-15
源文件\chap13\chap13_18.m, 584 , 2020-05-15

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  • 9DIProcess_Final
    给图像加椒盐和高斯噪声，以及空域滤波（中值和均值滤波）！(to Image pretzels and Gaussian noise, and the spatial filter (mean values and filter)!)
    2006-07-30 16:19:03下载
    积分：1
  • GetMax_HtoThrod
    利用最大熵方法求图像二值化的阈值 输入的图像名称，读取名称是M的图像文件 统计各个灰度级出现的概率 (Using the maximum entropy method for image binarization threshold input image name, the name is M read image files in various gray-scale statistical probability)
    2007-12-10 21:23:47下载
    积分：1
  • cuvsor
    snakes are a variational technique to find the best contour,(Snakes are a variational technique to find the best contour,)
    2017-05-03 17:38:54下载
    积分：1
  • MRF-ICM
    使用MRF进行SAR图像变化检测，能量最小化算法采用ICM(SAR image change detection uses MRF, energy minimization algorithm uses the ICM)
    2020-10-18 10:27:26下载
    积分：1
  • fenshui
    matlab环境下的基于形态学的分水岭算法,进行图象分割.(Matlab environment based on the morphology of the watershed algorithm for image segmentation.)
    2006-12-15 11:27:51下载
    积分：1
  • corner_test
    拐点的检测，对一个图像的拐点进行检测，使用的是freeman链码的方法，检测图像中拐点的方向，确定该方向是不是拐点。(Inflection point detection, an image of the inflection point for testing, use freeman chain code method, testing the image in the direction of the inflection point, we determine the direction is inflection point. )
    2021-01-02 18:18:57下载
    积分：1
  • 基于otsu的自适应阀值canny边缘检测 otsu-canny
    基于otsu的自适应阀值canny边缘检测(adaptive canny edge detection based on otsu)
    2020-06-27 02:00:02下载
    积分：1
  • C_V
    CV水平集模型实现对图像的分割，收敛快，收敛效果优于GAC 模型。(CV levelset model to realize image segementation)
    2012-07-11 08:51:55下载
    积分：1
  • target-tracking
    基于meanshift算法的目标跟踪，主要是基于opencv车辆跟踪！！！程序当中进行简单的图像分割(Based on the meanshift algorithm of image segmentation and target tracking.)
    2013-08-21 10:45:45下载
    积分：1
  • Pearson-correlation
    在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs[1], 文章中常用r或Pearson s r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。(In statistics, Pearson product-moment correlation coefficient (English: Pearson product-moment correlation coefficient, also known PPMCC or PCCs [1], the article used or Pearson s r r representation) is a measure of the two variables X and Y between correlation (linear correlation), a value between-1 and 1. In the natural sciences, the coefficient is widely used to measure the degree of correlation between the two variables. It is made a similar Karl Pearson Francis Galton in the 1880s but made a slightly different idea evolved. The correlation coefficient is also called Pearson s correlation coefficient r .)
    2015-04-27 16:37:58下载
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