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关于对极几何图像中八点算法的MATLAB实现，刚开始做 ，请多指教(on very geometric images 8:00 algorithm in MATLAB, just beginning, please enlighten)

多尺度加权的rentinex算法实现图像增强，里面用到了高斯滤波对图像进行滤波，可以去除大部分的噪声，平滑图像效果较突出，3个高斯尺度对图像做滤波后加权在一起得到多尺度信息的图像。(Multiscale weighted rentinex algorithm is used to enhance the image. Gauss filter is used to filter the image, which can remove most of the noise. The smoothing effect of the image is prominent. Three Gaussian scales are filtered and weighted together to get the multi-scale information of the image.)

著名的LUCAS KANADE算法，用于图像匹配，跟踪，识别(LUCAS KANADE well-known algorithm for image matching, tracking, identification)

SIFT特征提取演算法(包含匹配以及除错机制RANSAC)-可用于两张影像之特征点匹配 (SIFT feature extraction algorithm (including the match, as well as debug mechanisms RANSAC)- can be used for two images of the feature points matching)

该算法可以清楚的将雷达目标检测出来，去除旁瓣遮挡效应，提高雷达目标检测的分辨率。(The algorithm can clear the radar target detection out, remove side lobe barrier effect, to improve the resolution of the radar target detection.)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

图像金字塔配准，利用金字塔分解实现对图像的多分辨率的分析(Registration of the image pyramid, multi-resolution image pyramid decomposition analysis)

精心收集的几个去噪算法，包括基于视觉的非线性去噪、BLS_GSM算法、NL-Bayes图像去噪、KSVD去噪等，内容为核心代码，需要配置完善。 (Denoising algorithm of several carefully collected, including visual based nonlinear denoising, BLS_GSM algorithm, NL-Bayes image denoising, KSVD denoising, the content as the core code, the need to improve the allocation of. )

通过点云数据的格网化，建立格网分块索引，这是一种有效的点云数据存储方式。( Through the point cloud data grid , the establishment of a grid block index, which is a valid point cloud data storage. )

在空间域上进行特征提取，用于局部或全局的特征检测，结合广义高斯分布，实现图像的质量评价(Feature extraction is carried out on the spatial domain, which is used for local or global feature detection, and the image quality evaluation is realized by combining the generalized gaussian distribution.)