近年来，壁画的数字化修复技术得到了很大的发展，但是其主要算法在图像纹理方向的修复.效果一般。为了解决这些问题，还原壁画的原有样貌，提出了一种简单快速的壁画修复算法。该算法在改.进的 Ｔｅｌｅａ算法的基础上，根据图像纹理的多尺度特征性，利用小波纹理描述算法对壁画的纹理结构进行.了修复处理，运用非局部梯度算子，通过计算待修复区域的像素点的非局部梯度值并依据曲率选取的全局.最优方向进行扩散，达到壁画纹理修复的目的。实验结果表明了该算法的有效性。

提出了基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法，首先以空间降尺度的思路，给出了基于修正经验变异函数的风电场群相关性区域划分方法，将风电场群划分为若干个相关性区域；以此为基础，利用空间升尺度的思路，运用经验累积分布函数，考虑相关性区域内参考风电场与目标风电场的相关性，以参考风电场风速来求取目标风电场风速，从而得知相关性区域内的风速分布，结合各个相关性区域的风速描述，最终得到整个风电场群内的风速分布。以实际风电场监测数据为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性。

提出顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测模型。提出空间变异系数和尺度的概念，在此基础上提出按照空间变异系数对元胞空间进行不规则区域划分的方法，将得到的分区按照不同的相似度阈值进行区域聚类融合，得到不同尺度下的区域划分，然后将每一尺度下得到的结果进行叠加来预测空间负荷的分布。实例验证表明，所提模型提高了空间负荷预测的准确率。

为解决判别尺度空间跟踪(DSST)算法在行人处于长期完全遮挡后又重新出现的情况下无法跟踪的问题, 提出了一种改进的跟踪算法(DDSST). 在DSST框架下,首先对行人目标跟踪, 然后, 引入高置信度指标计算策略作为跟踪准确可信度反馈机制, 在跟踪丢失时利用可变部件模型(DPM)对跟踪目标重新定位. 最后, 通过评估在线目标跟踪基准(OTB)数据集和实际环境拍摄的视频序列对DDSST算法准确性进行验证, 并与其他跟踪算法进行比较. 实验分析表明, 改进算法相较DSST的距离精度与成功率提高了4.1% 和6%, 相比其他算法性能更优, 且在形变、遮挡、平面外旋转、运动模糊和尺度变换等条件下跟踪更稳定.

1. 使用 Canny 边缘检测器找到边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘（曲线）： 2a. 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 2b. 找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 2c。 获取每个选定边 ${\Gamma}$ 的“状态”作为“循环”或“线”。 3. 使用小宽度高斯核平滑 ${\Gamma}$ 以去除量化噪声和琐碎的细节。 这种小规模的高斯平滑也提供了很好的角定位。 4. 在平滑曲线 ${\Gamma_s}$ 的每个点，按照 CPDA 技术使用三个不同长度的弦计算三个离散曲率。 5.在${\Gamma_s}$的每个点上找到三个归一化的曲率，然后将它们相乘得到曲率积。 6. 找到绝对曲率积的局部最大值作为候选角点，并通过与曲率阈值${T_h}$ 比较去除弱角点。 7. 计算上一步得到的每个候选角的角度，并与角度阈值${\delta}$ 进行比较以去除假

传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征 点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变 带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟踪方法. 实验表明, 该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动, 定位也更 准确.

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

hsi图像分割matlab代码稀疏高光谱分解的快速多尺度空间正则化 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现，包括： demo1_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC1） demo2_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC2） demo3_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC3） demo4_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 demo5_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 demo6_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 sort_library_by_angle.m-对光谱库中的特征进行排序 prune_library.m-从库中删除相关的签名 ighter_subplot.m-更有效的子图 soft.m-软阈值运算符功能 sunsal.m-SUnSAL算法 sunsal_tv.m-SUnSAL-TV算法 sunsal_tv_lw_sp.m-S2WSU算法 sunsal_spreg.m-在精细的空间尺度上稀疏分解 ./real_data/-补充实验中使用的真实图像和光谱库 ./vlfeat-0.9/-VLFeat工具箱（用于SLIC超像素算法） ./HSI

尺度空间理论与sift算法小结 不错的。。。

WaveAnalyze_能量分布工具_基于小波变换的多尺度空间能量分布_小波_小波变换能量_小波提取能量_源码.zip