矩形变换为单连通形状

本代码是基于暗原色的去雾算法，复原代码和大量测试图片，测试效果很好。

摄像头驱动

图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本文采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成超宽幅图像的拼接。为了提高图像配准的精度，本文采用了RANSAC，LM等算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。

应用背景本程序是使用vc++写的，主要用于数字图像处理，源码为原创，可以运行，实现的功能为图像的几何变换，如有疑问可与我联系。关键技术图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。

这是一套简单的能动态、自动识别图片中信息的代码。它基于Labview的NI Vision（视觉与运动）模块，可以调用USB摄像头或笔记本摄像头获取原图，然后选中原图中的信息作为模板进行学习。学习完成后再用摄像头拍摄，Labview将自动框选中要匹配的信息。

图像小波融合代码。 小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。 在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果 就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将 在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。

图像匹配就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别，来表示二者的相关性，相关性的大小即可表示匹配的准确率，使用fft算法实现两幅图像的互相关匹配，可以对有角度旋转的图像实现匹配。

实现图象的平滑（去噪声），锐化。，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰

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