histogram

canny边缘检测，还有车道线检测。效果还可以。(canny edge detection, and lane detection. The effect can be.)

说明：  用Matlab读取RAW格式（单反相机）图片，然后进行插值处理并存为JPG格式图片。(Read RAW format using Matlab (SLR) picture, and then interpolated coexist as a JPG format picture.)

基于数学形态学的图像颗粒度分析算法，先去噪再求面积然后绘制颗粒度函数。(based on mathematical morphology particle size analysis algorithms, first try to de-noising area before drawing particles function.)

opencv函数包，用于matlab调用(opencv function package, calls for matlab)

基于混沌的序列的对数字图像进行的魔方加密变换，介绍了非线性动力学系统的logistic映射形成的混沌序列的方法 。(Based on chaotic sequence of digital images of the Rubik)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

斯坦福大学的姚邦鹏开发的一个图像分类算法，使用random forest实现了图像的精细区域描述，赢得了PASCAL VOC2011图像分类竞赛中的winner prize.经测试，程序完全可运行，且提供了MAC和Windows下的两种程序。(Image Classification: An Integration of Randomization and Discrimination in A Dense Feature Representation The goal of our method is to identify the discriminative fine-grained image region that distinguishes different classes. To achieve this goal we sample image regions from dense sampling space and use a random forest algorithm with discriminative classifier. Each node of the tree of random forest is trained and tested with fine-grained image patches combining the information from upstream nodes together. We implemented each node of the tree with a discriminative SVM classifier, which makes the node as a strong classifier. )

纯contourlet变换，已对工具包进行了修改，使之在分解重构时能显示子带系数。(Pure contourlet transformation toolkit has been modified so that when displayed in the decomposition and reconstruction sub-band coefficients.)

说明：  使用Harris角点检测器查找特征。再使用SIFT描述符并匹配两个图像之间的特征描述符。使用RANSAC执行单应。最后把图像包起来缝合。(Use Harris corner detector to find features. Sift descriptors are then used to match the feature descriptors between the two images. Use RANSAC to perform single response. Finally, the image is wrapped and stitched.)

基于KSVD算法的图像去噪算法，稀疏表示，字典学习，OMP算法，基于DCT字典的图像去噪，demo可以直接运行。(Image denoising by KSVD algorithm，spare representation，dictionary learning，OMP algorithm，DCT dictionary)