sfm_chanvese_demo

特征点匹配时，采用构造KD-tree，用最优节点优先法寻找最佳匹配点(Matching feature points, the tectonic KD-tree, with the optimal node is preferred method to search for the optimal matching point)

1阶HMM模型多个观察值序列的评估和训练问题模型。适合用于图像纹理的去噪，分割等问题。程序用于为网友提供学习之用，由于是自编自用，所以如有不通的地方仅供参考。另由于数据较大，没有上传。(Evaluation and Training of multiObservation sequence Used by 1-order HMM)

db4小波的提升小波分解，从已发表的论文中得来，可放心使用(db4 wavelet lifting wavelet decomposition, the published papers come, you can be assured)

数值实现施瓦兹-克里斯多夫变换 可将一般区域保角映射为单位圆，条形带，方形等等基本区域，包含manual. matlab源码，有GUI，可实现点、点映射的显示(Numercial realization of the Schwarz-Christoffel Conformal Mapping)

fpga实现图象滤波，实时的实现现对输入图象的形态学滤波可直接使用。 (fpga image filtering, real-time implementations currently morphological filtering of the input image can be used directly.)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

说明：  对图像进行哈夫曼编码并且能够解码，可以在命令行中选择图像地址(Huffman encoding and decoding of images)

自适应滤波器LMS算法包括SIMULINK模型及S函数的编写(LMS adaptive filter algorithm, including the preparation of the SIMULINK model and S function)

VB像素光影跟踪（图像渲染）工具,有需要的就下载吧。(VB Tracking pixel lighting (image rendering) tools, there is a need to download it.)

图像配准的源程序，matlab编写的，试试看(image registration source, prepared by the Matlab Try)