图像几何处理

SIFT算法是稳定快速的特征提取算法，它除了具有稳定性外，最突出的优点是算法速度快，实时性较强。

这是为 2 图像的拼接 自动拼图-自动缝 2 针图像在一起 画布是产生在画布的 2 张图片 行和 col 是起源的 2 张图片之间的偏移量

一个没有使用任何控件纯VB编写的三维地形显示程序，支持鼠标拖拽旋转和平移，可以定义焦距和俯仰角，非常实用。

从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中，我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用

光学字符识别 (OCR) 的目标是进行分类 （通常载于一种数字图像） 的光学模式对应字母数字或其他字符。OCR 的过程涉及几个步骤包括分割、 特征提取和分类。每个步骤是一个字段本身，并简要地这里描述的 Matlab 实现 OCR 的上下文中。

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。

这是一个小的源代码，它向您展示了如何在C#。。。

基于改进型中值滤波程序设计算法，是经过自己调试可行的matlab源码，用于对图像的滤波处理，简单易懂

资源描述应用matlab编写的canny边缘提取边界分割算子，很强大的边界提取算子，彩色图像的输入，如何你想要修改成为自己的图像，可以通过更改低通跟高通滤波的阈值来对自己的图像进行具体处理，真心很强大的程序，适合初学者的matlab程序

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