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实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，一些自适应信号处理的算法，计算加权加速度。( Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Some adaptive signal processing algorithms, Weighted acceleration.)

This code implements two variations of the paper "High accuracy optic flow using a theory for warping" presented at ECCV 2004 by Dr. Thomas Brox.

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:)

数字图像处理中的滤波和傅里叶压缩，包括理想低通滤波器，巴特沃茨高通滤波器，高斯带通滤波器，高斯带阻滤波器，FFT图像压缩。附原图像和处理后的图像截图。(Digital image processing in filtering and Fourier compression, including the design of an ideal low-pass filter, design Batewoci high-pass filter, bandpass filter design Gaussian, Gaussian band stop filter, FFT image compression. Attached to the original image and processed image capture.)

SAR杂波统计建模方面的源程序，不仅可以能为SAR图像去噪工作提供数据源，更是研究SAR图像分割方面的很好的工具。(SAR clutter statistical modeling of the source, not only for SAR image denoising can provide the data source, but also aspects of SAR image segmentation a good tool.)

图像处理边缘提取;梯度算子；canny;sobel,灰度(image processing,canny;sobel,image processing,canny,sobel,gray image,energy image.)

局部二值模式，local binary pattern matlab代码(binary pattern matlab)

人工选择聚类中心，用k-means聚类方法对图像进行分割，效果不错的(artificial selection cluster center, k-means clustering method for image segmentation, the good results)

说明：  Python 分水岭算法 用于图像分割等图像处理(Python watershed algorithm)

很好的模糊聚类算法 用MATLAB编写的(Good fuzzy clustering algorithm using MATLAB prepared)