说明：应用模式识别和机器学习方法在图像是图像处理和计算机视觉研究中的一个主要领域。然而，图像大型信息内容限制直截了当使用的模式识别算法，如分类、 聚类等。因此，它有必要减少图像的信息内容。在这个项目中，分析了其使用减少信息内容的命名"局部性保持投影 （LPP）"的一种方法。图形用户界面 (GUI) 已显示...

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说明：应用背景 应用于matlab的学习，是hog，sift特征提取。 其中sift可以直接运行 match函数。 关键技术matlab，hog，sift算法。用于图像识别，机器视觉的特征提取。

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说明：机器视觉中三维重建的源码具体包括4个文件，其中.c文件用于产生图像特征点矩阵

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说明：sift算法是计算机视觉中图像配准效果最好的一个算法，而这个代码可以实现基于SIFT特征点的检测和拼接功能，实现多张图片间的拼接融合功能。

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说明：这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像...

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说明：标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性，也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是，分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性，而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题，提出了...

说明：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个...

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说明：局部二值模式 lbp纹理特征提取 纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。

说明：包括四元数的各种计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，做视觉测量的上位机代码,采用的是通用的平面波展开法,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,分数阶傅里叶变换计算方面。

说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)