本代码来自TLD作者的paper，采用Matlab+C混编，代码运行速度快，跟踪极其准确。

相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因此有利于保持优良的个体，迅速提高种群的整体水平

bdrate和bdpsnr计算的matlab版本

GAN生成对抗网络，随时生成数据，通过GAN训练后，产生与真实数据一样的数据。MATLAB代码，付代码说明

我修改的matlab版本的camshift可以直接运行-camshift_matlab_ilekoaiq.zip 针对之前网上的其它matlab版本的camshif不能运行的问题，我对其进行了修改。具体修改内容写在说明里面了。现在可以下载后直接运行了。 camshift_matlab_ilekoaiq.zip 可以直接运行

本次代码主要是利用dct变换对图像进行压缩，而压缩过程包括dct变换，量化和霍夫曼编码，本次代码包括霍夫曼编码的Huff06()函数,文件Huff06.rar,matlab版本

包含：平滑处理，SNV,MSC,DOSC,DWT,NIRMAF,SAVGOL,NORMALIZ

图像拼接左右matlab代码sba_matlab matlab版本的稀疏束调整 可以在以下情况下使用此matlab代码： 1.您使用两台经过校准的相机拍摄对象的图片，并在图像中获得了特征点的2d坐标。 2.然后根据三角测量原理（例如，matlab校准工具箱中的stereo_triangulation.m。下载地址：）来计算特征点的3d坐标。 3.但是，您获得的3d坐标只是在局部坐标系中。 因此，您需要采取一些点云配准和缝合方法，以使它们位于同一全局坐标系中。 4.经常存在您想减少的针迹误差。 一种有效的方法是捆绑调整，或在这种情况下进行稀疏捆绑调整。 5.通常，人们将重投影点作为[x; y]并减少单个图像中的重投影误差。 在提供的代码中，由于我们将重投影点设为[x_left; y_left; x_right; y_right]，因此可以减少左右图像的重投影误差。 可以在main.m和bundle_adjustment.m中看到更多详细信息。 提供了一些数据和示例代码以进行测试。 如果您有任何疑问或建议，请随时发送电子邮件至 参考：SBA：通用稀疏软件包调整的软件包

几个 NOVAS（海军天文台矢量天文软件）子程序的 MATLAB 版本。 提供了一个演示如何使用这些函数计算恒星时间的 MATLAB 脚本。 关于 NOVAS 的其他信息，包括文档，可以在www.usno.navy.mil/USNO/astronomical-applications/software-products/novas找到。

双线性插值的源代码，代码采用matlab编写，有3层或4层图片的插值，由U200812705编写