数字图像处理基础代码

用matlab实现了 sift算法的运用。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点(Keypoints)的位置和关键点所处的尺度, 然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和

在学习图像处理时做的汉字点阵字体生成工具，界面是参考网上一个点阵字体生成器，可以获取任意字体和大小的汉字的点阵，为后面的汉字识别提供样本，要用VS2005或者以上版本打开

在图像中检测性趣点时，可以很好的定位，因为它位于两条边缘的交点处，它检测到的特征点可以用于视频跟踪应用中的优质特征集合。

应用背景局部色彩校正胡安加布里埃尔萨拉斯若泽路易斯lisani Gomila，胡安加布里埃尔Gomila  ；胡安。加布里埃尔@我。COM  ；巴利阿里群岛的大学（UIB）José路易斯lisani罗卡 ；JoseLuis。lisani @ UIB。ES  ；巴利阿里群岛的大学（UIB）关键技术在本文中，通过 ；颜色校正 ；技术我们指的方法，使数字图像的对比度。当图像太暗或过亮的一个经典的伽玛校正是足以增加动态范围和提高对比度。

在图像处理中，边缘检测是一个必要的步骤，如检测车辆直线和冬暖的边缘。 DOG和 （LOG） 拉普拉斯是高斯的边缘检测的好方法...... 这里是拉普拉斯高斯的代码，和它在 vs2010 编译

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。

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

用matlab编写的形态学滤波预处理指纹图像，包括n*n的二值膨胀、腐蚀和开闭操作，得到较好的指纹图像

审查的各块匹配的运动估计在 MPEG 编码中使用的算法。这一幅是为运动检测代码。

希尔伯特变换在 matlab，它由希尔伯特 · 阿里，住在附近馕店，目前他在短的 chadii，是和开发为他美丽的 superviosr 李 * 李 *，希尔伯特程序的点子他实际上