说明：基于PCNN脉冲耦合神经网络的图像分割，融合，边缘检测，图像增强等相关代码，已经测试过，运行没有问题，可以得出结果，效果有待进一步提高，

说明：本论文首先介绍了图像检测的研究背景以及发展情况，然后重点介绍了本论文中进行车辆检测的技术和方法。该方法先对图像进行灰度值化处理，中值滤波处理及二值化处理，然后利用车辆移动的特点进行检测，最后将移动中的车辆进行加框标记。实验结果表明, 本程序设计能够在一定的误差范围内实现对移动车辆进行检测。且效果良好...

图像检测 车辆检测 灰度值 中值滤波 二值化

说明：利用离散hopfield网络对图像进行去噪滤波，复原出效果较好的结果，要求初始存储的图像至少10幅以上，编程实现。

离散hopfield网络 去噪滤波

说明：将小波和各向异性扩散结合，对超声图像进行去噪。效果较好

各向异性-去噪 扩散去噪 各向异性去噪 小波图像去噪 ultrasonic-image

说明：此为卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表论文的源代码，里面包含图像分割、特征提取、adboost分类等过程。使用了颜色比率、纹理、偏态等特征，并结合路面实况对阴影进行检测。该代码的特点是检测结果准确率高，但是运行时间比较长，可以为阴影检测技术提供较大参考。

卡内基梅隆大 Lalonde ECCV 图像分割 特征提取 adboost 阴影检测

说明：基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。

BP-复原 模糊神经网络 神经网络逼近 bpnn-image BPNN

说明：基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。

BP-复原 模糊神经网络 神经网络逼近 restoration bpnn-image

说明：基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。

BP-复原 模糊神经网络 神经网络逼近 restoration bpnn-image

说明：高斯混合模型和EM基于图像分割这是一个函数试图获取高斯混合模型，期望最大化（EM）算法，最大似然估计。它适用于数据集的任意尺寸。应用多种技术来避免这往往发生在高维数据的计算概率的浮点数的下溢的问题。另外，代码是经过精心设计，以高效利用vertorization和矩阵分解。这是一种广泛使用的算法。该算...

matlab 分割 图像 基于 GMMEM

说明：把两幅图像拼接为一幅，比如说第一幅图像拍摄图书馆的左半边部分，第二幅图像拍摄图书馆的右半边部分，结果为输出衣服大的完整图片。