canny

用matlab编写的用于提取图像纹理特征提取

图像拼接的matlab实现，内含有算法的设计文档和源程序等(Matlab implementation, image stitching algorithm design documentation and source code contains)

实现图像拼接,好用，又容易实现，广大好友多多支持与指导！(very good!)

说明：  给定受感染红细胞图片，自动判定受感染红细胞数目(Given the picture of infected red blood cells, the number of infected red blood cells can be determined automatically.)

非局部图像去噪算法的实现,使用pca提高运算速度(the implementation of nlmeans using pca to reduce computation)

matlab图像处理非常重要，Gabor小波提取特征,然后用支持向量机作分类器，可以用于掌纹，人脸，指纹识别(Gabor wavelet feature extraction, and then use the support vector machine classifier, can be used for palmprint, face, fingerprint recognition)

现对图像进行边缘提取，然后利用霍夫变换提取图像中的圆环(Is image edge extraction, and then extracted using Hough transform image circle)

说明：  利用帧间差分法对视频中的目标进行检测，动态，可运行(Target detection in video)

说明：  ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点，以保证 BA 的效率和精度。(Orb-slam basically continues the algorithm framework of PTAM, but most of the components in the framework have been improved, which mainly includes four points:)

图像立体匹配的有关源码，挺不错的，一起来分享吧(Matching three-dimensional image of the source, very good one to share with you)