图像融合工具箱

输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间

很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO。很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO

应用背景对于同样一个实体，使用三维扫描可以生成三维点云，如果能有效地对齐三维点云，即可更好地建立三维模型，并且生成更多三维信息。关键技术三维点云对齐采用的SVD分解的方法。利用K-D树建立空间索引，然后使用最近点迭代的方法，寻找匹配点，实现三维点云对齐。

这是一个关于图像匹配的代码，有sift，surf的 特征检测 ， 特征提取等，有它们的具体实现算法，很值得研究，也比较适合初学者

这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的，感觉挺有意思，就研究了一下。算法的详细推导可以在这篇博客中找到，我比较懒，只在纸上推了一遍，就不在博客上编辑了。不过这里还是要把逆变换公式写一下。 

A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models2006 Tsai 经典的阴影去除方法 颜色空间转变（HSI）；阴影初分割；形状（边缘）保留；阴影补偿，完成最终阴影分割。亲测，自己一笔一笔写出来，而且经过验证，希望大家喜欢。后续给出Tsai方法的改进版本Chung方法，也是经典！有问题欢迎联系roma_white@m.scnu.edu.cn

运用harris角点检测算法实现角点检测，根据阈值筛选角点。opencv2.4.3

基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。   基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。  

step1:用高斯滤波器平滑图象；  step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；  step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；  step4:用双阈值算法检测和连接边缘。

可以同时获得强度和范围的图像，提出了一种在系统中的用户的手任意姿势