CompressiveSensing

采用多成分分析算法进行图像分解，并对该算法进行评价(MCA picture dissolution)

机器视觉手册，讲解详细，非常实用，从基础图像处理算法到复杂视觉算法(handbook of machine vision， very practical， including basic image processing and vision algorithm)

该代码为图像增强代码。用于光学或SAR图像增强。具有较好的效果。(The code for image enhancement Used for optical or SAR image enhancement has a good effect )

用matlab编写的SUSAN角点检测程序(Matlab prepared using SUSAN corner detection procedures)

用C charp编写的图像滤镜效果，包括源代码。(Image filter effects)

计算机视觉经典著作《计算机视觉中的多视图几何》配套代码(MATLAB and Octave Functions for Computer Vision and Image Processing)

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.

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

我做的课题的响应信号，做了响应的小波包能量分析，希望对大家有帮助(I do issue a response signal, so the response of the wavelet packet energy analysis, we want to help)

说明：  基于脉冲耦合神经网络的图像分割，脉冲耦合神经网络是近年研究的热点。(Based on Pulse Coupled Neural Network for Image Segmentation, pulse coupled neural network is the research hotspot in recent years.)