Gabor滤波MATLAB程序-图像预处理，特征提取

Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助

模式识别系统，附带所有代码，可以计算出一张黄豆图片中，黄豆的数量，并且带有大量的图像分析算法。

基于非采样Contourlet变换（NSCT）的图像融合算法的matlab实现

基于OMP正交匹配追踪算法的小波基CS图像重构。利用测得矩阵找出重建矩阵中与之最匹配的列，与该列对应的即是重建的稀疏图像中的相对应位置的系数。然后得到将测量矩阵减去第一步第一个系数所对应产生的测量矩阵中的值，得到下一步残差，然后再找与之最匹配的列，如此循环下去，直到迭代到要求的次数

该代码根据网友的代码修改而来，程序基于OPENCV，具体的配置网上教程一大堆，VS中的简单配置如下： $(VC_IncludePath);$(WindowsSDK_IncludePath);D:Program Filesopencvuildinclude;D:Program Filesopencvuildincludeopencv;D:Program Filesopencvuildincludeopencv2; $(VC_LibraryPath_x86);$(WindowsSDK_LibraryPath_x86);D:Program Filesopencvuildx86vc12lib; opencv_calib3d2413d.lib;opencv_contrib2413d.lib;opencv_core2413d.lib;opencv_features2d2413d.lib;opencv_flann2413d.lib;opencv_gpu2413d.lib;opencv_highgui2413d.lib;opencv_imgproc2413d.lib;opencv_legacy2413d.lib;opencv_ml2413d.lib;opencv_nonfree2413d.lib;opencv_objdetect2413d.lib;opencv_ocl2413d.lib;opencv_photo2413d.lib;opencv_stitching2413d.lib;opencv_superres2413d.lib;opencv_ts2413d.lib;opencv_video2413d.lib;opencv_videostab2413d.lib;%(AdditionalDependencies)

本人亲测可用（基于matlab2010），速度稍慢，六张2760*1140的图片拼接大约十分钟能拼出来（笔记本，奔腾b980处理器，3g内存），接口处模糊，整体有畸变

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。

应用背景利用vc6中mfc的按钮，点击确定，即可打开所在文件夹下自己想打开的视频。注意自己的视频放上后应在代码中更改成自己视频的名字关键技术利用按钮，触发程序的运行，在mfc中通过添加成员变量和相应函数，从而将自己的视频得以打开

DM6437 上的自动对焦算法实现，包括 图像清晰度评价函数 梯度平方算法实现，改进了爬山搜索算法，使之对焦可以更快，DM6437 定时器初始化，DM6437的启动程序，本程序可在 达盛 EL-6437平台上直接运行。

基于bat算法的图像特征提取和阈值分割及边缘检测采用高斯拉普拉斯方法，