背景差分法MATLAB实现

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)

实现六自由度运动学逆解算法，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，对信号进行频谱分析及滤波。( Six degrees of freedom to achieve inverse kinematics algorithm, Car class-based truck driver trying to Matlab program, The signal spectral analysis and filtering.)

说明：  通过Logistic映射与Chen超混沌系统产生随机序列的DNA分块编解码图像加密技术(Image encryption technology of DNA block encoding and decoding by using logistic map and Chen hyperchaos system to generate random sequences)

这些是我看过的一下关于三维成像的很不错的文章，有机载前视三维成像，还有用于大视场红外扫描的三维成像的文章，都很不错(These are some article about 3D imaging I have seen. Some is about SAR forword-looking，and some is about laser real-time 3D imaging。)

读取与显示JPG等格式图像文件，Visual C++编程技巧精选，很好的参考资料。(Read and display JPG format image files, Visual C++ programming skills selected, a good reference.)

批量读取某一文件夹下的所有地表潜热通量数据（.NC格式），全球数据，转换为TIFF栅格格式。遥感数据批处理。(Read surface laten heat flux data (.nc) to geotiiff format.)

可根据需要自定义窗口形状，用于各种特效窗口开发(Customizable window shape, for a variety of special effects needed to develop window)

说明：  基于opencv的小面积区域的去除.可以去除面积小于指定面积的无兴趣区域.(Opencv-based small area of the region to remove. Can remove an area of less than the specified area is not interested in the region.)

最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation）工具用于判定图像数据内在的维数（即波段数），分离数据中的噪声，减少随后处理中的计算需求量(Minimum Noise Fraction Rotation (MNF Rotation) tool is used to determine the intrinsic dimension (i.e. band number) of image data, separate the noise in data, and reduce the computational requirements in subsequent processing.)

利用积分图的方式提取图像hog特征，用于人脸、行人检测。(Using the integral plot to extract the image hog feature, for human face, pedestrian detection.)