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实现鱼眼图 圆形视场和全视场的校正、分为2幅图像、4幅图像、任意角度、任意位置的校正、全景图拼接等(Fish eye diagram of a circular field of view and full field calibration is divided into two images, four images at any angle, any position of the correction, and panoramic stitching.)

对测井曲线进行重构的程序，可以充分利用测井特征曲线所反应的岩性特征信息，完成多信息的融合(Log curve reconstruction procedures)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)

本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。 本书附带的光盘给出了各个章节列举的实例的源代码，同时赠送了28个常用数字图像处理算法的Visual C++代码实现。 本书讲解深入浅出，实例程序丰富，注重理论与实践相结合。本书可作为计算机应用、自动化、图像处理与模式识别、机电一体化专业的高年级本科生或研究生的参考书，也可供从事图像处理与识别的研究人员和工程技术人员阅读参考。(This book introduces the basic principles of image processing and recognition of the typical methods and practical skills . The book is divided into 12 chapters , Chapter 1- Chapter 6 is the basis of the content of image processing and recognition , including images scientific overview , MATLAB programming language images, image enhancement, image segmentation, image feature extraction and image recognition Chapter 7- Section Chapter 10 is a project example image processing and recognition , covering the medical image processing, character recognition and self- guided trolley path recognition example , the combination of theory and algorithms, for a lot of MATLAB code procedures to help readers learn how to use MATLAB language fast simulation , debugging and estimation methods algorithm. Chapter 11- Chapter 12 , are two examples of highly integrated , namely Visual C++ implementation based on neural network character recognition system and a license plate positioning system. The book)

计算三维数据的法矢量并进行调整，里面包括了自己做的实验数据和结果(Three-dimensional data, vector calculation method and make adjustments, which includes the make their own experimental data and results)

自己毕业设计做的改进的基于某vc视频处理框架代码的重心多目标跟踪代码(The center of gravity of a vc video processing framework code-based target tracking code own graduation design improvements do)

说明：  双目视觉导航的文章，介绍了CCD标定，图像匹配，三维重建等关键技术(TE PLEASE DOWNLOAD IT )

光流法、帧间差分法、高斯背景模型差分法，在opencv环境下实现运动目标检测(moving objective detection matlab)

过特定人语音情感数据库的建立；语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7 。对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4 。其中分类器采用混合高斯分布模型。(The system of speech emotion recognition)

高光谱图像的地物分类技术，对光谱分析并对比检测出地景的算法(Fifth hyperspectral image classification techniques, algorithms for spectral analysis and contrast detect landscapes)