angle&radius

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:)

nsst域内基于区域能量和区域方差取最大值的图像融合算法，简单易懂。主程序高频区域能量取大，低频加权平均，读者可自行修改。(nsst maximum value within an image fusion algorithm based on regional energy and regional variance, easy to understand. Main high-frequency energy to take large area, low-weighted average, readers can modify.)

图像边缘提取，边缘整合，有效提取边缘，并进行填充。(Image edge detection, edge integration, effective edge extraction and filling.)

第二代Curvelet变换及其在图像融合中的应用研究，第二代Curvelet较第一代有更好的发展前景(Second-generation Curvelet Transform and Its Application in Image Fusion of applied research, the second-generation Curvelet better than the first generation of the development prospects of)

多幅图像的加密技术 matlab源代码(image encryption technology Matlab source code)

自写M函数，做灰度图像的灰度级数及灰度范围的自定义设置。例如：将[0 255]的uint8图像变换成8级灰度的灰度范围为[0 7]图像或者[11.5 25.8]图像。 输出图像为double类，用户可将图像归一化后自行转换为所需类型。(This is a M function written by self, it can be used to rebuild a image with a given number of gray-level and a given gray-scale. Output image is double class.)

说明：  在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x，y，z坐标。这一证明涉及三种命名身份，并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)

说明：  实现多个阈值的图像分割及K-mean聚类的图像分割(Multiple threshold image segmentation or K-mean clustering image segmentation)

图象分割中应用较多的ostu大津阈值法,matlab源代码(Application of image segmentation ostu more Otsu threshold method, matlab source code)

本程序为基于快速双边滤波器的边缘保持算法，算法具有平移不变性，具有线性复杂度(this is a edge-preserving denoising method using fast bilateral filter)