目标跟踪的卡尔曼Kalman滤波MATLAB代码

跟踪不同数量的非刚性物体有两个主要问题。首先，观测模型和目标分布可能是极度的非线性和非高斯性。其次，大量不同数量的对象的存在创造出带有重叠和模糊的复杂相互影响。为了克服这些困难，我们引入了一套能研究、检测、跟踪参与的对象的视觉系统。

用VC6.0编写的图像拼接程序，能够将两幅有重叠的图像拼接成一整副图像，有360度全景的感觉，希望能给大家参考

在监控场景中用kalman滤波对目标轨迹进行跟踪预测，kalman滤波的两大步骤是预测和更新，当场景中由于遮挡等原因目标跟踪丢失得到轨迹片段，用kalman对缺失的轨迹点进行预测，kalman两大假设前提是高斯、线性。对于非高斯非线性系统不适用，目标运动建模是满足匀速运动

数字信号处理的实验，第一个是DFT与DHT性能比较，是用matlab写的，第二个是FFT的实现

影像的任意角度旋轉. 影像旋轉任意角度：. 旋轉 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

本代码全部由本人编写并测试通过，保证可以。 本代码用于将YUV420格式直接压缩成JPEG文件格式。 内部经过优化，速度很快，代码结构精简，可读性强。 源代码有比较多的文字解释，帮助理解。

深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

附件包含各种不同的图像去雾代码，暗原色去雾，SSR，MSR，MSRCR，Tara去雾，双边滤波暗原色去雾，联合双边滤波暗原色去雾等等。适合于做图像去雾算法的人学习。

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