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实现图像的均衡化，步骤很清楚，程序很优化，利于初学者学习使用。(accomplish picture processing)

1维LBP算法，在一维上做LBP算法，用于提取微表情特征(1-dimension LBP，abstract microfacial expression features)

阴影检测,基于OpenCV用于对图像中阴影的检测(Shadow detection, OpenCV for image shadow detection)

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

图像变换检测 主成分分析法 含PDF介绍(iamge change detection using PCA)

对局部放电进行小波变换模式识别，解决放电破坏设备问题(Wavelet Transform Pattern Recognition for Partial Discharge)

用matalab编译的，求取 车牌图像的方法，很实用下载后 导入目标图像即可(The compiler with matalab, and calculate the license plate image, the method of practical import target image after download )

基于JPEG的图像篡改检测代码 平台matlab (Platform based on the JPEG image tamper detection code matlab)

说明：  利用matlab对已知多对控制点的情况下进行两张图像校正，该算法能够取得较好的结果(Using matlab to correct two images when multiple pairs of control points are known.The algorithm can get good results.)

基于RANSAC算法的图像匹配过程，包括提出该算法的文章以及文章中所提到的所有程序代码，可以实现具有高度异常点的图像匹配过程。(RANSAC algorithm based on image matching process, including all the program code of the algorithm proposed article and the article mentioned, the image matching process can be achieved with a high degree of abnormal points.)