word里有源码截图

针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

常用的图片都是用RGB颜色模型表示，将RGB转换为HSV空间

互联网上含有大量多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形、倾斜畸变等复杂场景下的敏感文字图片，在处理相关图片过程中存在特征提取难、识别率低的问题.本文提出基于空间变换网络与密集神经网络的方法对图片敏感文字进行特征提取与变换矫正，使用了深层双向GRU网络与CTC时域连接网络对序列特征信息进行标记预测，序列化处理文本的方式可较好地提升距离较宽文字与模糊文字信息的处理能力.实验结果表明，本模型在Caffe-OCR中文合成数据集和CTW数据集中分别实现了87.0%和90.3%识别准确率，平均识别时间达到了26.3 ms/图.

利用ArcgisEngine实现了ArcMap中的空间矫正（SpatialAdjustment）工具上的功能，包括Affine transformation（仿射变换）、Projective transformation（投影变化）、Similarity transformation（相似变换）、Rubbersheet橡皮筋变化等。

介绍两种颜色空间变换算法的实现，分别是rgb->lab和rgb->luv

基于OpenCV的图像空间变换：旋转，缩放，斜切 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044

【图像几何】基于图像空间变换（仿射变换）matlab源码含 GUI.md

针对图像和视频中多人姿态估计存在人体边界框定位不准确、困难关键点检测精度有待提高等问题,设计了一套基于自顶向下框架的实时多人姿态估计模型。首先将深度可分离卷积加入目标检测算法中,提高人体检测器运行速度;然后基于特征金字塔网络结合上下文语义信息,采用在线难例挖掘算法解决困难关键点检测精度低的问题;最后结合空间变换网络与姿态相似度计算,剔除冗余姿态,改善边界框定位准确性。本文提出模型在2017MS COCO Test-dev数据集上的平均检测精度比Mask R-CNN模型提升了14.84%,比RMPE模型提升了2.43%,帧频达到 22 frame/s。

图像空间变换及MATLAB实现.pdf