LBP

基于小波变换的图像分割算法，它实现了论文 Wavelet Based Bimodal Image Segmentation for Blob Exctraction... 的算法。(This code is a part of work Wavelet Based Bimodal Image Segmentation for Blob Exctraction... .)

角点检测程序，能够标记出图像中的角点。角点检测是图像匹配对第一步(corner detection procedures can mark up images of the corner. Corner detection is the first step in image matching)

循环理论相关MATLAB程序：滚动轴承仿真信号的产生(加噪声干扰)(Cyclostationary related)

边缘检测与提取，轮廓跟踪 注意事项： 运行时，文件c: est.bmp必须存在(Edge detection and extraction, contour tracing Note: run-time, file c: test.bmp must exist)

基于ransac的椭圆检测，对于一组随机的椭圆点，可以得到椭圆参数，检测精度高。(Based ransac ellipse detection, for a group of random elliptic points, you can get an ellipse parameters, high detection accuracy.)

用ＷＰＦ写一个简单的转盘

在图像处理中实现带通滤波器的功能的matlab实现代码(Bandpass filter)

数字图像的几何校正，有效解决因为视角不正确、设备等因素引起的图像几何上的变形(Geometric correction of digital images, an effective solution to the deformation on the geometry of the image because the perspective is not correct, equipment, and other factors...)

于轻小型光学成像系统，小孔径限制了 图像的极限分辨率，衍射退化造成了截止频率外信息的丢失成像系统所期望的 大视场不可避免的带来边缘视场的像差恶化，各视场退化情况不同，影响信息的 判读 (Small light optical imaging system, the small aperture limit the ultimate resolution of the image, diffraction degradation aberration deterioration of the desired cutoff frequency outside the loss of information imaging system field of view inevitably bring the edge of the visual field, each referred to as field degradation, affecting the interpretation of the information)

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:)