_Heikkila-a-Silven

A MFC demo which can read, write and display images

这篇文章是一种特征降维的方法，不过跟一般的计较离散度的方法不同，这个特征变换的准则是：尽可能地保留原始样本的熵(Kernel Entropy Component Analysis Jenssen, R Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Volume: PP , Issue: 99 )

《精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例》中第10章运动系统识别 (Motion system identification )

本代码可以实现图像的维纳滤波，经过调试无错误，对于学习图像处理有较好帮助。(This code can achieve the image filtering, error-free through the debugging, better for learning image processing help.)

实现对灰度图像的哈夫曼编码，对于其他图像，也可以类似的完成。(Realize grayscale images of hoffmann coding, for other image, also can be similar to the finish.)

实现了对误拍角度的矫正，基于轮廓提取以及旋转矩阵变换实现图像错误识别和矫正(It realizes the correction of misalignment angle, and realizes image error recognition and correction based on contour extraction and rotation matrix transformation.)

说明：  双目视觉导航的文章，介绍了CCD标定，图像匹配，三维重建等关键技术(TE PLEASE DOWNLOAD IT )

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.)

一个求多边形面积的程序 也许会对某些人有用(Area of a polygon for the procedure may be useful to some people)

褶积模型 正演模拟 子波与反射系数合成地震响应(model zhengyanmoni zhejimoxing)