纹理特征提取

demo_permutation - 演示中的图像的层叠柱版本和使用修补基置换重新排序它的结果之间“平滑度”的差异。我们比较使用移动积所获得的两个一维信号的平滑性。我们还说明了如何通过贴剂的路径看起来当其重排序是通过图像的光栅扫描和补丁基于置换定义等。 demo_inpainting - 图像使用在重新排序的补丁基地排列，然后将丢失的像素是使用立方插值重建图像修复实验。demo_denoising - 图像去噪实验中使用的图像中重新排序的补丁基地排列，然后用学到的过滤器过滤。

这个 Matlab 程序实现测地线主动轮廓线模型。测地线活动轮廓。测地线活动轮廓模型，由Caselles et al.引入，为从经典的主动轮廓模型的边缘检测提供替代模型。这种方法是相当于找到一个精心挑选的黎曼空间的两个点的测地距离。这个新的模型并不冲浪呃从一些古典的主动轮廓线模型的限制。由于这种模型的内在本质，几何形状的轮廓的变化都自动处理，因此可以同时识别多个对象。此外，这种新方法使用参数较少，因此减少了对图像的预处理，需求。这种方法也不太容易变化的边缘，允许对象与非理想边缘将被认出。

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过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

程序通过研究张正友平面模板标定法，通过opencv编程，实现了双目立体相机内外参数的标定，通过与matlab标定对比，实验结果几乎一致。使用者只需从不同角度拍摄平面模板，获得足够多的图片，将文件内的图片替换掉，即可得到自己相机的参数

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SIFT，尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点。是一种局部描述子。

非常好的DS证据理论算法代码，应用DS证据理论的融合算法进行图像分割，代码可用，无报错。有实例图像。

gabor特征提取程序 matlab实现 附有图像测试-gabor feature extraction process to achieve with matlab image test gabor小波是比较实用的小波，是近几年研究者们普遍使用的用于图像的特征提取的小波。它有能够有效的将图像的一些特征信息提取出来。