图像边缘检测

自适应正则化的超分辨率重建程序，采用L1L2范数。(Adaptive Regularized super-resolution reconstruction of the program, using L1L2 norm.)

基于形态学的在Matlab下进行的图象骨架化及恢复,其中包含骨架化函数Frame和恢复函数refresh(based on the morphology of Matlab under the images of the skeleton and the restoration, which includes Frame function of the skeleton and the restoration of function refresh)

用yolo算法检测到的视频目标，用kalman滤波算法进行多目标跟踪，程序需修改一些路径。(Yolo algorithm is used to detect video targets, Kalman filtering algorithm is used to track multiple targets, and the program needs to modify some paths.)

基于MATLAB光学三维重构中的四步相移算法。( U57FA u4E8EMATLAB u5149 u5B66 u4E09 u7EF4 u91CD u6784 u4E2D u7684 u56DB u6B65 u76F8 u79FB u7B97 u6CD5 u3002)

实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，独立成分分析算法降低原始数据噪声。( Realize image watermarking, de-noising, plus noise and other functions, Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise.)

这个文件包里包含了几乎所有的聚类的工具箱，包含采用混合高斯模型的运动物体检测方面的源代码。(This document contains the bag almost all the clustering of the toolbox, including the use of Gaussian Mixture Model of Moving Objects for testing source code.)

数字水印技术检测，可以对图像加入水印或者从图像中检测出水印(digital watermark detection technology, the image watermarking or from the images detected watermark)

本文提出了基于二维混沌映射的数字图像水印算法，混沌具有随机性、似噪声及对初始条件的极端敏感性等特点。将经过二维混沌映射置乱后的数字水印信号嵌入图像小波域的低频系数，实现了数字水印的隐蔽性、保密性和稳固性；利用二维混沌映射Arnold变换对水印信号进行置乱，不仅增强了水印信号保密性，同时有效提高了视觉上抵抗图像剪切攻击的能力。(In this paper, two-dimensional chaotic map based on digital image watermarking algorithm, Chaos with random noise and the likelihood of extreme sensitivity to initial conditions and so on. Two-dimensional chaotic map will be scrambling after the digital watermark embedded image signal of the low-frequency coefficients in wavelet domain, the realization of a digital watermark hidden, security and stability the use of two-dimensional chaotic map on Arnold transform scrambling watermark signal, not only enhances the confidentiality of the watermark signal at the same time improve the visual image shear resistance attacks.)

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。()

本代码是基于MATLAB环境下的一种基于DWT的数字水印的嵌入与提取，本算法对各种噪声具有一定的抗鲁棒性。(The code is based on the MATLAB environment based DWT digital watermark embedding and extraction, the algorithm has certain anti robustness of various noise.)