tuxiangchuli

说明：  实现了监控视频图像的去隔行算法，使隔行扫描的图像插值成为逐行扫描(The realization of the surveillance video images Deinterlacing Algorithm, so deinterlacing Image Interpolation become progressive scan)

利用小波包分解对一个二维含躁图像进行去噪处理(Using Wavelet Packet Decomposition to Denoise a Two-Dimensional Fidgety Image)

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:)

read envi headers images

sift角点检测及匹配，在不同尺度空间下的角点检测方法，很方便实用。(sift corner detection and matching, the corner detection methods under different scales of space, it is convenient and practical.)

otsu s multilevel thresholding method

说明：  matlab的图像配准源码，对图像处理理解有帮助(The source code of image registration in MATLAB is helpful for the understanding of image processing)

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法(Based on background subtraction and frame difference moving target detection algorithm)

高斯混合模型的最大期望迭代求解算法,可用于图像区域灰度分布估计(Expectation maximazation(EM) for Gaussian mixture model(GMM) )

改进的otsu算法，计算局部otsu的值确定局部小区域。对于光照不均匀图像处理有比较好的适应( Improved otsu algorithm to calculate the value of the local otsu determine the local small area. For uneven illumination image processing has a relatively good adaptation)