Fresnel-hologram

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

遥感图像处理的基本操作：PCA变换、KT变换、直方图显示、彩色显示等(The basic operation of the remote sensing image processing: PCA transform, KT transform, histogram display, color display)

下面是利用卡尔曼滤波的方法，实现雷达对目标的跟踪:一目标沿水平方向运动，起始位置为（－2000米，1000米），运动速度为15米/秒，扫描周期T＝2秒， 米，采用蒙特卡洛方法对跟踪滤波器进行仿真，仿真次数为100次。(Below is the use of Kalman filtering method, to achieve the target tracking radar. Parameter :: a target in a horizontal direction, the starting position (2000m, 1000m), the motion speed of 15 m/s, the scan period T = 2 seconds, rice, Monte Carlo method using the tracking filter simulation, simulation 100 times.)

NIPS2006论文“Saliency based on Information Maximization”的源码，用于显著图计算，作者是N. Bruce 和 J.Tsotsos (a code for "Saliency based on Information Maximization",N. Bruce &J.Tsotsos ,NIPS,2006)

说明：  TV算法的MATLAB版，绝对好用，已经经过本人测试过的(TV algorithm in MATLAB version, absolutely easy to)

细化。通过MATLAB对图像进行细化提取骨架处理，从而方便进行下一分析(Refinement zs appises the Zhang-Suen skeletonization algorithm to image IM. IM must be binary.)

提取SIFT特征，进行特征提取和匹配，包括特征点的定位，特征点描述子的生成，特征点的匹配，(extract SIFT feature，and feature matching)

这是bregman迭代的小例子，看完之后对图像处理的优化帮助很大，你可以掌握其中的优化算法，很好，很实用(This is the iterative Bregman small example, after reading on the optimization of image processing helps a lot, you can grasp optimization algorithm, which is very good, very practical.)

matlab函数，将多维矩阵的极值找出并定位，图像处理经常用到，很简单很好用(matlab function, multi-dimensional matrix to identify and locate the extreme, often used in image processing, it is very simple to use)

说明：  利用小波进行边缘提取，比较各种小波核函数的能力，体会“数学显微镜”的妙用，例子：车牌定位。(using wavelet edge detection, comparison of different wavelet function of the nuclear capability and experience "math microscope," the magic examples : positioning plates.)