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在MATLAB下的红外图像检测源码(In MATLAB under the infrared image detection source)

使用直方图均衡化函数、图像调整函数和自适应直方图均衡化函数，编写用于增强索引图像对比度的程序，显示图像对比度增强效果(Using the histogram equalization function (histeq), image adjustment function (imadjust) and adaptive histogram equalization function (adapthisteq), prepared for image contrast enhancement index procedure, showing the image contrast enhancement)

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:)

一种snake算法实现轮廓跟踪，可用于图像分割、目标识别等图像处理相关领域。(Of a snake contour tracking algorithm can be used for image segmentation, object recognition and other image processing related fields.)

计算机图形学中小例子，MFC下实现Sutherland_Cohen直线段裁剪算法(Computer graphics small example)

使用特征差别提取，通过特征差别相减，以去除高斯背景(Using the characteristics of different extraction, the characteristics of different background subtraction, to remove Gauss)

在已知高度的情况下利用单目视觉摄像头来进行定位。(Positioning with a monocular vision camera at a given height)

说明：  matlab GUI 界面，全息图重建，通过改变Z和lamada可以得到-1级，0级，1级再现图(Matlab GUI interface, hologram reconstruction, by changing Z and lamada can be - 1, 0, 1 level reproduction map)

bemd分解得到图像基本imf，二维希尔伯特变换(Image basic IMF obtained by BEMD decomposition.Two-dimensional Hilbert transform)

剪切小波变换，用于多源图像（如：红外图像和可见光图像）融合。(It named shearlet transform, which can apply the fusion of multi-source image.)