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使用Matlab GUI界面实现心电滤波效果交互式查看(To view the filtering result of ECG in the Matlab GUI interface)

两次利用大津法对图像进行分割，将前景与背景，白色区与背景分割开，并二值化。(Otsu method twice using image segmentation, the foreground and background, white background area and separate, and binary.)

8邻域边缘连接，实现闭合边界跟踪，简单实用(8 neighborhood edge connector, to achieve closure boundary tracking, simple and practical)

INSAR相位解缠绕程序，matlab编的(INSAR phase unwrapping procedures, matlab series)

基于otsu的自适应阀值canny边缘检测(adaptive canny edge detection based on otsu)

说明：  本程序是用matlab实现的CLBP源码(The source code of CLBP implemented by matlab)

不均匀光照下的文字分割，综合运用同态滤波方法、Bernsen局部阈值法、边缘识别法。(Uneven illumination of the text segmentation, integrated use of homomorphic filtering methods, Bernsen local threshold, the edge identification method.)

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:)

说明：  查找图像的局部极大值，功能强大，速度快，精度高(Finding the local maximum of an image is powerful, fast and accurate.)

实现了一个基于颜色、纹理、形状综合特征的MatlabGUI图像检索系统。(Bulit an image retrieval system based on which combines these three features and realizes user-defined weights.)