WATERMARKING

对usb视频图像进行实时采集，并进行处理(Usb video images in real-time acquisition and processing)

灰度图像到RGB彩色的伪彩色图像的转变程序(Gray-scale image to RGB color of the pseudo-color image change procedures)

对于二值图像进行labeling,求的对象个数，每个对象的像素数，中心点，长宽高矮值等(labeling for bianry image)

用来进行多目标跟踪的JPDA算法的的MATLAB程序包. 跟踪效果还行. (Used for multi-target tracking JPDA algorithm of the MATLAB package tracking performance is okay.)

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题,提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法. 该方法 利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列,采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融 合源图像的细节,再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像. 这种图像处理方法具自适应性,不随各自输入 图像的灰度特性而改变,同时增强了融合图像的对比度,产生了较好的视觉处理效果.(for the same scene of visible and infrared images of integration, proposed a new multi-scale tower contrast images. The use of contrast pyramid data structure Image multiresolution sequence, based on visual characteristics of the integration operator of the image corresponding levels of integration details of the source image, through the inverse pyramid transform eventually fused images. This image processing method has adaptability without their input image with the gray characteristics change, while enhancing the integration of the contrast of the image. have a better visual effect.)

图像增强，包括图像的平滑、锐化、边缘识别等操作(Image enhancement, including image smoothing, sharpening, edge detection and other operations)

运用matlab在遥感图象上运用神经网络方法进行图像分类(Using matlab to classify remote sensing images using neural network method)

本文针对灰度图像的盲复原问题进行了一些研究，介绍了两种不同的图像盲复 原处理的方法。一种是误差一参数分析法，该方法适合于辨识可以用参数来表征的 点扩散函数，如线性移动模型和Gauss模型等，然后根据估计的参数确定退化图像 的点扩’散函数，再利用常规的复原算法(如维纳滤波法)对退化图像进行复原处理 另一种是非负支撑域约束递归逆滤波(NAS-R工F)算法，文中介绍了NAS-R工F算法 的基本思想，并结合正则化的思想，提出了NAS-RIF的改进算法，相应对该算法的 性能效果进行了仿真分析。 1.图像去噪MATLAB仿真程序.m 2.图像点扩展函数获取MATLAB仿真程序.m 3.约束最小二乘法图像复原MATLAB仿真程序.m()

该程序利用MATLAB语言计算本质矩阵和基本矩阵，其中有用到ransac八点算法(The program utilizes the MATLAB language, the nature of the matrix and the fundamental matrix, which is useful to ransac eight algorithms)

基于梯度相似度的图像质量评价方法，发表在2012年TIP国际期刊上(A. Liu, W. Lin, M. Narwaria, “Image Quality Assessment Based on Gradient Similarity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 21(4), pp. 1500-1512, 2012.)