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log边缘检测
- 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研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于
EpipolarGeometryToolbox.rar
- matlab编写的对极几何约束算法，用来剔除角点跟踪过程中的离散点,matlab prepared for a very geometric constraint algorithm, used to remove corner to track discrete points in the process of
jiyuHausdorffdetuxiangpeizhun.
- 针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换，推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广 义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比，缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时，根据Hausdorff距 离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面，节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算 Hausdorff距离时，剔除琐碎的边缘，仅使用较长的边缘计算。试验结果表明，这些改进方法较大地提高了基于 Hausdorff距离的图像配准的计算速度。
matlab
- 可以剔除数据中的异常值，一个很实用的matlab小程序。-Can remove outliers in the data, a very useful little program matlab.
OpenCVSDK-for-vs2008
- opencv图像库的安装与配置对新手来说太过繁琐，整个流程下来要占近2G的硬盘容量，本开发包针对vs2008，对最终结果进行了精简剔除，并有详细使用说明大小只有15.7M，方便易用。-opencv image database installation and configuration is too complicated for the novice, the whole process down to account for nearly 2G of hard drive capacity
Houghtransformation.rar
- 将霍夫变换与最小二乘法相结合,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。 首先,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声,并将分布在不同直线附近的点分离出来 然后,用最小二乘法 拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在 多条直线附近而无法拟合的两个问题 同时也解决了直接使用霍夫变换时,拟合直线精度不高和直线段有效区间 不容易控制的问题。,The Hough transform and least squares me
harris-ncc-ransac
- 本代码主要是harris角点提取，ncc算法进行粗匹配，然后ransac算法剔除误匹配点-harris ncc ransac
Rectification_epipolar
- hartley弱相机标定的立体像对极线校正。输入是立体像对对应的匹配点，输出是已经校正好的图像 这里对图像的角度有要求，如果拍摄角度太大 可能校正不了 而且匹配点对的精确性也有要求，建议最好经过错误点剔除之后的匹配点作为输入-epipolar rectification
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- matlab算法，grubb，dixon准则等实现剔除异常实验数据-matlab learning
udpp2p
- p2p编程，能剔除网关的影响，具有server和client-p2p programming, excluding the impact of the gateway, server and client
mjjs
- 能计算CAD复合线的面积，同时可剔除其中封闭区域，并自动标注面积-Can calculate the area of CAD composite line, which closed at the same time eliminate the regional and automatically mark area
wucha_c
- 实现误差数据处理，包括系统误差的判别，粗大误差的剔除-To achieve data processing errors, including systematic errors discrimination, excluding gross errors
BP
- BP神经网络的整个训练过程（从数据剔除，平滑处理，归一化，到构建训练网络，反归一化，你拟合作图）毕设课题作业，保证可用-BP neural network the training process (removed from the data, smoothing, normalization, to build the training network, anti-normalization, you wish to cooperate diagram) subjects completed
RANSACANDSIFT
- 基于影像特征点，利用SIFT算子提取特征点，然后利用Ransac算子剔除错误的点，用于保证影像匹配时的精度。-Based on image feature points, the use of SIFT operators extract the feature points, and then remove the error by Ransac point operator, when used to ensure the accuracy of image matching.
RANSAC
- RANSAC算法，可以用来剔除无匹配点。-RANSAC algorithm can be used to eliminate non-matching points.
removeoutliers
- 采用matlab工作环境，利用Thompson Tau进行异常值剔除-Remove outliers from data using the Thompson Tau method.
Untitled4
- 剔除数据异常值，这个程序是比较小一点的 -Remove data outliers, this procedure is relatively smaller
xnafrustumculling
- 基于XNA的可见性剔除测试(Frustum View Culling)源代码-Based on the XNA removed visibility test (Frustum View Culling) source code
tichufa
- 一元差分剔除数据的程序流程图以及c语言代码-Excluding one dollar differential data flow chart of procedures, as well as c language code
KDTree
- 处理网格数据点的KDTREE数据结构程序，剔除相同的点-Dealing with grid data points KDTREE data structure procedures, remove the same point