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20080111
- 有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类!辨识目标和背景杂波!完成目标检测#使用&K?3数 据对该方法进行验证和分析!实验结果表明!经过特征分类辨识后!在检测率不变的情况下!虚警数目显著降低# -Related to the image ta
RF
- MRF模型构造，并结合k均值对雷达图像进行图像分类-MRF model to classify
SAR
- 全极化干涉雷达图像分类算法的实现代码full_wishartdec-Polarimetric InSAR image classification algorithm implementation code full_wishartdec
VC_Matlab-mixed-programming
- 为实现合成孔径雷达（SAR）图像分类算法的测试与评估，将VC/Matlab 混合编程技术应用到SAR 图像分类平台开发中，分析与 比较了4 种VC/Matlab 混合编程方法及各自优缺点，并着重研究了基于组件对象模型（COM）的VC/Matlab 混合编程方法。使用Matlab COM 编译器创建了SAR 图像分类算法组件，在VC 中调用其导出的接口函数。在此基础上，完成了SAR 图像分类平台的实例开发且 可脱离Matlab 环境运行。实验结果表明，该方法较好地发挥了VC 与Matl
Radar-Image-Water-Classification
- VC环境下编写的可以进行雷达图像水域提取分类的代码，已经调试通过-VC environment, written in the radar images waters to extract the classification code has been through debugging
OpenCV-VIDEO-DETCTION
- 计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作 为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目 标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然 后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过 渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系 统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频 图像中的
dsjhkfvi
- LDPC码的完整的编译码，Relief计算分类权重，有小波分析的盲信号处理，FMCW调频连续波雷达的测距测角，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，研究生时的现代信号处理的作业。- Complete codec LDPC code, Relief computing classification weight, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, FMCW frequency modulated continuous wave rad
SAR滤波MATLAB程序
- 孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别 等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平 滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。 本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑 抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算