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说明：  在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x，y，z坐标。这一证明涉及三种命名身份，并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)

一个盲去卷积程序，可以实现去除图像的各类模糊，同时可进行相关参数的自适应调整。(A blind deconvolution process can be achieved to remove all kinds of image blur, while the relevant parameters can be adaptive.)

风水岭图像分割 Image Segmentation by Watershed(Image Segmentation by Watershed)

含有pca和kpca算法，具有很好的在图像处理方面的应用(contain pca and kpca algorithm, is very good in image processing the application)

立体匹配，包括计算基本矩阵，极线校正，和SSD计算匹配点(Matching, including the calculation of fundamental matrix, epipolar correction, and SSD calculation of matching points)

多维尺度不变性的Ｃ＋＋实现，必须联合ＩＴＫ一起用，享受吧(Multi-dimensional scale invariance of the C to achieve, we must co-itk together, and enjoy it)

超像素分割程序，既有原码，也有可执行程序，验证过，好用。(Super-pixel segmentation procedure, both the original code, there are executable programs, proven, easy to use.)

用于求解凸优化问题，恢复低秩密度矩阵问题(this matlab Algorithm can be used for the convey optimal problen, and also for the low-rank density matrix reconstruction)

Harris角点检测，关于角点的应用在图像处理上比较广泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述，但基本上只是描述了算法流程，而其中相关细节并未作出解释，这里我想对有些地方做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。(Harris corner detection)

ACE算法 对图像进行增强，能完成对雾天图像，低照度图像的增强处理(automatic colour enhance)