阵列雷达，旋转不变，特征分解，平滑滤波，分辨率

NR法matlab代码PyTorch的旋转等变矢量场网络（RotEqNet） 这是在以下方法中提出的方法的PyTorch实现：旋转等变矢量场网络，ICCV 2017，迭戈·马科斯（Diego Marcos），米歇尔·沃尔皮（Michele Volpi），尼科斯·科莫塔基斯（Nikos Komodakis），德维斯·图亚（Devis Tuia）。 原始的MATLAB实现可在以下位置找到： 该代码的目的是提供本文提出的新网络层的实现。 另外，我们尝试重现MNIST-rot数据集的结果以验证实现。 用法示例 from __future__ import division from layers_2D import RotConv , VectorMaxPool , VectorBatchNorm , Vector2Magnitude , VectorUpsampling from torch import nn class MnistNet ( nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( MnistNet , self ). __init__

基于旋转不变HOG特征的图像匹配算法，汤彪，左峥嵘，图像匹配是目标检测问题中的一个非常重要的组成部分，HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征因为能够对图像局部的几何和光学变化保持很好�

空间谱估计中的选择不变子空间方法

sift特征在基于内容的图像相似性检索中应用的实现，尺度不变性，旋转不变性程序实现的核心代码，可以直接运行

matlab(边界提取,链码生成,差分链码生成及频率向量生成程序)具有旋转不变性了的链码

基于子空间的旋转不变算法ESPRIT，可估计输入信号的到达角、离开角

文件两个部分，getmapping是原作者的代码，这个文件用来生成一个查找表，将0-255映射到0-35上。这就是旋转不变性的体现。 第二个文件是我自己写的计算特定点的8邻域lBP值，然后通过查找表，将LBP值映射到0-35的分布上。代码注释比较详细。一看就懂。

基于IDL开发的计算图像纹理特征的算子，图像是TIFF格式的空间数据，计算出来之后每个像元均具有对应的LBP特征值。