ROFdenoise

说明：  图像的尺度不变特征特征点提取，快速提取图像的特征点(SIFT feature extraction of image)

image processing and image statistics

拉普拉斯边缘检测与图像增强，Matlab6.5实现的.m文件，附有原图、检测到的边缘图和增强后的图。(Laplacian edge detection and image enhancement, Matlab6.5 of implementation. M file, with image, detected and enhanced edge map after the map.)

压缩感知去噪代码，一种用于去噪的CS的有效代码，简单适用(Compressed sensing denoising code, one for denoising CS valid code, a simple application )

SSIM是衡量图像质量的另一个标准，比PSNR略好。此为计算图像SSIM的代码(SSIM is another measure of image quality, slightly better than PSNR. The code is to calculate SSIM.)

说明：  本实验使用了ADMM的方法进行图像的去噪音。(Image denoising using ADMM method)

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.)

基于对BEMD和BEEMD的改进算法-CBEEMD算法实现(An Improved Algorithm Based on BEMD and BEEMD- Implementation of CBEEMD Algorithm)

各类图形处理算法代码，齐全的图形处理算法，可以直接运行。去噪，识别，检测，拼接等(Complete graphics processing algorithm, you can run directly. Denoising, identification, detection, stitching and so on)

应用视觉保真度（ＶＩＦ）的方法对图像增强方法的优劣做客观的评价。从而达到用客观的评价方法评价一种增强方法的优劣性。(The application of visual fidelity (VIF) to do an objective evaluation of the pros and cons of the image enhancement method. So as to achieve an enhanced method of objective evaluation methods evaluate the advantages and disadvantages.)