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反向传播神经网络
传播神经网络算法的源代码
这是监督的神经网络，需要学习率和势头的两个学习参数
- 2023-04-01 10:25:02下载
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classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示
classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。
- 2022-12-16 10:50:03下载
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图像处理
开发平台vs2005，图像的增强的各种算法，包括 线性、非线性（指数、对数变换等）变换及各种低通滤波、高通滤波。
- 2022-03-14 14:41:40下载
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MRF的图像分割
这是用C++实现MRF分割的源代码。
- 2022-03-07 05:36:24下载
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基于小波变换的迭代去噪算法
demo_permutation - 演示中的图像的层叠柱版本和使用修补基置换重新排序它的结果之间“平滑度”的差异。我们比较使用移动积所获得的两个一维信号的平滑性。我们还说明了如何通过贴剂的路径看起来当其重排序是通过图像的光栅扫描和补丁基于置换定义等。 demo_inpainting - 图像使用在重新排序的补丁基地排列，然后将丢失的像素是使用立方插值重建图像修复实验。demo_denoising - 图像去噪实验中使用的图像中重新排序的补丁基地排列，然后用学到的过滤器过滤。
- 2022-03-23 11:17:52下载
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图像基本处理
对于人脸识别，目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖，把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型，从而通过模型，让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂，随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器，它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。
人脸本身是一个随机的变量，不同的角度、不同的光线、不同的打扮，都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以，但会十分复杂，而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别，其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果，所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。
人的大脑是最好的识别工具，因此我们应该从人大脑的识别机制入手，模拟大脑的识别
- 2023-08-29 05:30:05下载
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眼底图像分割
该代码基本上进行了眼底图像的分割，以便进一步检测其他特征图像处理分割将图像分成多个部分，通常用于识别数字图像中的对象或其他相关信息。
- 2022-04-24 22:56:33下载
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数字图像处理
数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。
- 2022-08-08 20:04:40下载
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人脸特征点检测
利用AMM实现人脸特征点的标注，内有源代码及可运行程序
- 2023-07-26 06:00:04下载
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基于奇异值分解的数字图像水印使用复数小波变换
在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。
- 2022-01-31 22:43:53下载
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