说明：3D骨架提取的基本算法代码，将4种最常见的算法均包含在内。vc代码实现图像细化作为一种图像预处理技术出现,目的是提取源图像的骨架,即是将原图像中线条宽度大于1个象素的线条细化成只有一个象素宽,形成骨架,形成骨架后能比较容易的分析图像,如提取图像的特征.

说明：读取图像中，图像预处理中，其次是边缘检测、 二值化图像，得到，对然后 hough 变换提取圆形边界，这张地图和原始图像覆盖，增强优势

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说明：小波包分析提取振动信号中的特征频率，详细画出了时域和频域的相关图，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,模拟数据分析处理的过程，研究生时的现代信号处理的作业，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

说明：本程序是关于水平集的图像分割，对目标背景单一的图像效果较好。对于医学图像的水平集分割能够体现出这种方法的显著优势，因为大部分的医学图像的背景部分比较单一，只是在灰度上有差别，水平集方法利用了能量演变的方法进行分割，分割的结果图像中边缘的角度是零，而边缘内外的角度是正负分明的，这样为背景的进一步处理提...

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说明：利用Ｍａｔｌａｂ中ｓｖｍ分类工具包对体育类图像进行分类处理，首先要将视频提取成图片，然后对图片进行特征提取，选取的特征是Ｈｓｖ颜色特征，最后利用ＳＶＭ工具包对已经提取的特征进行分类处理

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说明：车辆识别的代码，背景差分法是对图像进行处理的最直接、最简单的一种方法，也是使用最广 泛的一种方法。其前提是图像的背景保持固定不变，基本思想是让采集到的图像 序列中每一帧都与不含运动物体的静止参考帧做差分运算，突出目标图像，即将 两幅图像做相减运算，具体可表达为

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说明：这是一种图像视觉显著性提取方法，对应文献S. Goferman, L. Zelnik-Manor, and A. Tal, “Context-aware saliency detection,” in IEEE CVPR, 2010, pp. 2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特...

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说明：利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，一些自适应信号处理的算法，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割计算晶粒的生长，入门级别程序,实现典型相关分析。

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说明：对高动态图像进行压缩，能够对细节信息加强，得到8位图像细节信息。其主要的做法是将图像的高频信息和低频信息进行分离然后做不同处理，最后合成一个8位的图像。

说明：改源码能实现模板匹配，速度也可以 总的来说，模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上，在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像（都是单通道灰度图像），大约需要700毫秒；而直方图反向投影大约需要75000毫秒（1.25分钟）。看来还需要继续学习，寻找更好...

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