图像处理函数库

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）

Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法，此算法的神奇之处，就在于对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。

demo_permutation - 演示中的图像的层叠柱版本和使用修补基置换重新排序它的结果之间“平滑度”的差异。我们比较使用移动积所获得的两个一维信号的平滑性。我们还说明了如何通过贴剂的路径看起来当其重排序是通过图像的光栅扫描和补丁基于置换定义等。 demo_inpainting - 图像使用在重新排序的补丁基地排列，然后将丢失的像素是使用立方插值重建图像修复实验。demo_denoising - 图像去噪实验中使用的图像中重新排序的补丁基地排列，然后用学到的过滤器过滤。

基于双目视觉的opencv图像处理，实现了基于机械手的双目标定，可以进行单目或者双目的标定，进行双目的匹配以及特征提取，功能齐全，但是被程序参考了前辈们的部分代码，比较适合最初的开发者

matlab变形滤波与计算机辅助诊断中的ct图像分割与肝体积提取

应用背景ossimPlanet is an accurate 3D global geo-spatial viewer that is build on top of the OSSIM, OpenSceneGraph, and Trolltech QT open source software libraries. It provides native geo-spatial access to a wide range of commercial and government data formats with high the high performance visualization and collaboration capabilities. ossimPlanet is one of the key components of the Large Data Joint Capabilities and Technology Development project. This document describes the installation and use of ossimPlanet.关键技术ossimPlanet provides accurate 3D global visualization and collaboration. Instances of ossimPlanet can be synchronized for distributed collaboration. Native file access, on the fly elevation tree topography, and online access to OGC WMS and Worldwind sites is provided.

多视点视频编码 （MVC） 是 2D 加 （mpeg-4 AVC) H.264 视频压缩标准的方法 （也称为 Delta 2D +） 三角洲开发共同努力的 MPEG/VCEG 使有效的编码序列从使用单一的视频流的多个摄像头同时拍摄的一项修正案[1]。

梯度锐化和拉普拉斯锐化。 但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强，所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比；否则，锐化后图像的信噪比更低。邻域平均法或加权平均法可以平滑图像，反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率，有加强高频率分量的作用，从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的，所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰，可以对图像进行逆运算如微分运算，从而使图像清晰化。在图像处理中，一阶微分是通过梯度法来实现的。

本算法是基于图像块的全局运动估计，利用全搜索算法，三步搜索法实现全局运动估计，估计给出不同的矢量运动图像，经过补偿后的图像，并给出原来两帧图像之间的帧差与补偿后的帧差，计算出图像的PSNR！

分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性，分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性。