RobHess库中sift算法的特征点的提取、匹配

目标检测的matlab代码，能在windows上运行，代码并不是个人原创，而是在别人基础上稍作修改，移植到windows平台中

在许多应用程序如地学研究、 天文、 地理信息系统使用卫星图像。在图像中最重要的质量因素来自于其决议。卫星图像增强技术利用离散小波变换和奇异值分解。这一技术将输入的图像分解为四个频率子波段，利用离散小波变换和也估计奇异值矩阵的低-低子带图像和均衡通过逆离散小波变换增强的图像。图像分割技术应用于图像增强过程后该模型采用多区域分辨率和马尔可夫随机场技术提高分割精度，提高图像的质量和它降低噪声的卫星图像。

采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像 , 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

本系统的代码是在VC6.0平台下完成的。VC实现的人脸检测系统，全部基于MFC实现。通过颜色空间转换、 皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去除伪人脸区域、二次膨胀与腐蚀，从而大致定位人脸区域。再通过眼睛亮度 与色度匹配、嘴巴匹配从而精确定位人脸。 实验结果可以精确定位人脸区域。 以下是算法文件清单： DIB.cpp DIB.h 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

用hough变换检测直线，Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为专利被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

利用AMM实现人脸特征点的标注，内有源代码及可运行程序

应用背景阈值分割是图像分割的一种最简单的方法。在全局阈值，对图像中所有的像素的单阈值用。当组件的像素值，背景相当一致的在各自的价值观在整个图像，它输出一biinary图像 ；代表分割。关键技术C #工具实现的全局阈值分割算法

利用经典的Fuzzy C means在图像的彩色BGR空间上对图像进行分割 备注：VS平台，需要配置openCV 源图像： 得到的结果图像（指定颜色分割k=3）

我们目前的建筑场景，基于检测和代表当地对称性图像中提取局部特征的新技术。这些新功能的动机是当地的对称性，在不同尺度下的很多城市的形象，一个基本特征，也可能更具有不变性大外观变化比低级别功能如 SIFT 的事实。因此，我们将这些功能应用问题的挑战性成对的城市场景的照片。我们的特点基于本地双边和旋转对称性计算使用局部图像操作的简单的措施。这些措施用为特征检测和计算描述符。我们证明我们对具有挑战性的新数据集包含图像对参展的照明、 年龄和渲染风格的戏剧性变化范围的方法，表明我们的功能可以提高这一艰巨任务的匹配性能。