edge

有关目标的匹配跟踪代码，简单易懂，里面含有丰富的测试图片，和最终的测试效果图(The target matching tracking code, easy to understand, which contains a wealth of test images, and the final test renderings)

说明：  首先对指纹图像进行预处理，包括图像的分割，增强，二值化，细化。对细化后的图像进行特征点的提取，最后通过细节特征匹配完成指纹的识别。(Firstly, the fingerprint image is preprocessed, including image segmentation, enhancement, binarization and thinning. The refined image is extracted by feature points, and the fingerprint recognition is completed by minutiae feature matching.)

摄像机定标。用matlab程序编写的将世界坐标系下的坐标转到图像坐标系的m文件(Camera calibration. M file matlab program the coordinates in the world coordinate system to image coordinate system)

K-meansK均值聚类在无监督的情况下选择图像特征的算法(K-meansK means clustering in the case of unsupervised image feature selection algorithm)

用MATLAB实现不规则图像的面积测量，采用像素灰度值的占比进行实现(Area Measurement of Irregular Images Using MATLAB)

易语言图像混色汇编版源码，易语言写的图形图象编程，很好的参考。(Easy language image color mixing assembly version of source code, easy to graphics programming language to write, a good reference.)

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：  合成孔径雷达成像算法与实现（仿真代码） 书中光盘所附带的数据处理源码(SAR imaging algorithm and implementation (simulation code))

对多目标航迹跟踪进行关联和融合,采用JPDA（联合概率数据关联算法）对目标跟踪(And the multi-target track tracking is combined and merged)

用于图象处理的小波变换并行算法,本文在二进小波变换及Mallat快速算法原理的基础上，分析了小波变换的 可并行成分，研究了小波变换的并行算法.算法分析表明，并行小波变换可以有效 地提高运行速度，其并行处理效率也接近理想状态.(image processing for the wavelet transform parallel algorithm, In this paper, two Progressive Mallat wavelet transform and fast algorithm on the basis of principle, Analysis of the wavelet transform the parallel components of wavelet transform the parallel algorithm. algorithm analysis showed that Parallel wavelet transform effectively increase the operating speed and its parallel processing efficiency is close to the ideal state.)