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有关数字图像处理的一些源码，可以实现一些处理图像的功能，但要配合数字摄像机使用(Digital image processing of the number of source, you can achieve the functions of image processing, but with the use of digital cameras)

说明：  本代码采用的是opencv，有视频采集和对采集的视频帧进行laplace处理的功能！(This code uses a opencv, with video capture and the capture of video frames laplace processing capabilities!)

2维的基于互信息的图像配准算法，使用powell法作为优化算法(2-dimensional mutual information based image registration algorithms, the use of law as the optimization algorithm powell)

IDL编程：tif图像批量layerstacking，并保留原有地图投影。使用时只需要修改输入和输出路径。(IDL programming: tif image batch layerstacking, and retain the original map projection. Only need to modify the input and output paths use.)

opencv图像库函数集，有关最新的opencv新增函数的应用(opencv functions)

可以在VTK下进行三维重建的DICOM数据(Three-dimensional reconstruction can be carried out in the VTK DICOM data)

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.)

关于elastix医学图像配准算法库的例子程序，有助于分析elastix如何操作，是一个很好的教程(this is a example set of elastix library)

关于CCD相机的选型，帧率，幅宽，曝光时间(CCD CAMERA)

亚像素级cvFindCornerSubPix角点检测，可较为精确地对角点进行检测(The subpixel cvFindCornerSubPix corner detection)