图像融合工具箱

全部用MATLAB编程完成，里面有三幅测试图片，分别针对旋转、尺度大小不一进行图像匹配。

非局部均值滤波器原代码。作者：Author: Jose Vicente Manjon Herrera & Antoni Buades

BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 （最大-最小）%高于或者等于 contrastthreshold，阈值设置为%本地 midgrey 值 （平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口）。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN （图像、 [M N]，CONTRAST_THRESHOLD、 填充） 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood （默认值为 3，3）。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 （默认值是之一填充图像 %像素为单位）%"replicate"）。%

本代码是非局部均值算法，用该算法实现图像的去噪，代码非常完整，可直接运行，效果很好

mfc制作胡基于opencv的显示图像的功能，非常适合学习与应用，也可以作为图像处理与机器视觉项目开发的基础

应用背景三维测量中一个重要的分支就是利用投射光栅条纹进行测量，其中一般采用投影仪投射条纹图像，我使用的是三角波模拟生成的条纹图像代替正弦波，其目的主要是加快测量速度，高速测量就能实现动态物体也能运用如相移法等高精度的测量算法。关键技术高速的条纹图像的投射，对调制图像准确的解相，去除噪声背景等的干扰，解相算法上的选择，算法整体速度的优化等，这些问题都有待解决。

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助

应用背景加噪声的蕾娜图，经过中值滤波处理后输出像素值矩阵，保存在txt中。从MATLAB里读出txt像素值，重置矩阵后输出处理后的雷娜图（降噪）关键技术中值滤波算法核心是取9个值（文件中是3*3窗口）计算出中值输出，需要大量的FIFO。ISE文件中已经编写好并通过综合，可以直接使用。使用时注意更改路径。

功能：可以绘制椭圆，矩形，直线，可更改绘制线条的类型，宽度，颜色等，有预览小窗口等简单的小操作，基于MFC

% 下面举例说明遗传算法 % % 求下列函数的最大值 % % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] % % 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 % % 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 % % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------