图像形态学变换

通过sift算法提取图片的特征，然后用KD算法搜寻匹配特征，用RANSANC算法去除外点。计算单应矩阵H，变换浮动图像，插值计算，使用加权方式进行重叠区的融合。最后得到拼接图像，效果良好。

给定两幅图像，计算两幅图像间的差异，包括均值和方差的差异。

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合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

On this site you can: visualize Gabor functions, use a Gabor filter for edge detection and extraction of texture features, simulate simple and complex cells (visual cortex), simulate non-classical receptive field inhibition or surround suppression and use it for object contour detection, and explain certain visual perception effects. 

部分内容源于网络，经过自己的修改，可以在matlab上实现对图像的完美拼接，利用相位相关算法。是不可多得的高速拼接源码，对于刚学习图像处理的朋友来说值得参考，测试图片的选取要适当，要大小相同（同像素），敬请指正批评。

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

该程序是针对大屏幕、高分辨率多投影显示系统中存在的多投影重叠区域出现高亮度现象进行亮度融合处理，里面根据不同投影机的编号及重叠区域的分布分别提供了不同的计算方法，计算方法主要分三个部分（投影机的位置、亮度衰减方向和选用的亮度衰减函数）。其中投影机的位置分为左投影机、右投影机和中间投影机；亮度衰减方向分为水平方向和非水平方向；衰减函数分为线性衰减和二次拟合衰减函数。

我的这个文件，包含了opencv的相关的版本和版本的使用的说明，以及一些常见的实例，有很好的的应用价值，同时还能够提供opencv里的一些常见的函数的查找，另外就是有一些相应的代码的演练，对快速的入门有很高的价值展示。因此值得去学习和下载。

ATmega16 单片机驱动240X120的屏幕，液晶屏分为4 行*15列汉字使用间接操作方式，做的农历显示界面，可以参考内容和移值，