使用该程序实现二维可见光图像的旋转，完成后采用双线性插值法来获得更加清晰的图像

3DModeling 基于2D图像的3D人体建模 所用语言：C++ 所用库：OpenGL, OpenCV 二维图片1：人体正面图 二维图片2：人体背面图 二维图片3：人体侧面图 图像处理生成标准图4（用于3D标准模型的纹理贴图）

本书主要介绍的用c语言实现的二维图形的基本变换的一些算法

matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激

人脸识别技术作为最重要的生物特征识别技术之一，可以利用每个人独一无 二的人脸特征来进行身份识别。在信息技术高度发达的现代社会，个人信息的鉴 别与保护已成为了重中之重。人脸识别技术以其高效性、准确性、非接触性等独 有的优点迅速成为了鉴别个人信息的重要技术手段。本文首先介绍了人脸识别技 术的研究背景与发展现状，然后具体介绍了四种经典的人脸识别方法，分别是主 成分分析、线性判别分析、局部保持投影和基于核的人脸识别方法。在学习了这 些经典方法后，本文改进了四种两维判别分析的人脸识别方法，解决了一些已有 方法的问题，这一部分是论文的主要研究内容：

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通过概率密度函数对图像逐个像元的进行分类

使用时域图像锐化技术对黑白图像进行图像锐化和高增强滤波

这是 Canny 边缘检测器的一个实现，扩展到对 3-D 和 2-D 数据进行操作。 功能特点： * 3-D能力，使用标准2-D算法的自然扩展。 * 亚像素位置估计选项。 * 梯度估计的对称差异，因此边缘位置不会受到系统偏差的影响，可以选择使用最近邻差异。 * 如果需要，可以进行各向异性平滑，例如对于轴之间分辨率不同的体积。 * 一系列灵活的阈值选项，包括简单的默认值和基于分布的精确选择。 可以使用绝对阈值一致地处理不同的图像。 * 用于微调非最大抑制的选项。 * 高效利用高斯的可分性进行滤波。 * 处理流水线不同阶段的独立功能。 这简化了新算法的开发； 某些功能（例如平滑）在其他情况下也很有用。 提交中的所有函数都需要下载并放在MATLAB路径下，才能使用CANNY函数。