SketchCommonCVPR10_v1.1.tar.gz.tar

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:)

模糊C均值聚类算法，对图像进行分类，图像处理，多类划分，SAR图像分类(Fuzzy c-means algorithm clustering algorithm, the image classification, image processing, many kinds of division, the SAR image classification)

剪切波公具，用于图像处理，包含剪切波分解和重构，融合效果好(Shear wave is used in image processing, including shear wave decomposition and reconstruction, and the fusion effect is good)

图像匹配，可以实现目标图像的匹配，匹配出最相似的训练图片。(Image matching, the matching can achieve the target image, matching the most similar training images.)

Mallat算法和Atrous算法实现任意一维信号和二维图像的分解与重构。(Mallat algorithm and Atrous algorithm to achieve the arbitrary one-dimensional signals and two-dimensional image decomposition and reconstruction.)

truncated DCT. good for video compression.

CFAR的MATLAB程序实现 将目标和杂波有效的分开(cfar matlab)

说明：  一个基于帧差法的matlab行人检测程序(A matlab pedestrian detection program based on frame difference method)

比较反滤波和维纳滤波对一幅图像复原的效果。从两方面出发，一是对运动模糊和均值模糊复原的能力，二是抗噪能力，各种情况分别都进行了对比(Comparison of inverse filtering and Wiener filtering on an image restoration results. Proceed in two ways, first on the motion blur and the mean fuzzy recovery capability and noise immunity, all cases are compared separately)

基于稀疏表示的多光谱图像融合源代码，用于pansharpening(sparse-based mutispectral image fusion)