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能进行基于Arnold算法的正变换和反变换(Arnold-based algorithm to the transformation and anti-transform)

说明：  基于遗传算法的图像融合，应用于求解图像融合的常用算法，matlab编写 ，很好的实现了，希望 对大家学习 有用(GA,Image Fusion Based on Genetic Algorithms)

说明：  计算图像峰值信号比，比较边缘检测图像的质量(Calculate the image peak signal ratio and compare the quality of edge detection)

说明：  利用matlab实现基于帧间差分的运动目标检测(Moving target detection based on inter frame difference using MATLAB)

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:)

在车辆检测中，对提取的前景进行基于hsv特性去除阴影(In the vehicle detection feature to remove the shadow on hsv)

说明：  大二课程，用语言编写图像处理操作，运行时仔细体会算法(In the sophomore year, the image processing operation is written in the language, and the algorithm is realized carefully when running)

之前下载了winform实现Echart统计图（基于webBrowser）有了echart在winform的应用。但发现他实际上是静态页面的，统计图未有数据交互功能。本例主要通过C#winform给echart赋值，实现数据动态交互。 

采用协方差的方式计算相关系数，分析图片的相似性，然后对图像进行匹配(The covariance of the way of calculating the correlation coefficient, and analyze the image similarity, and then to do image matching )

说明：  对图像进行插值，以提高分辨率，计算效率较高(The image is interpolated to improve the resolution)