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依据图像的纹理特征，对图像进行检索，代码是用matlab写的 其中的图像库包含45幅图，有30个代码相关文件，程序可以运行，对学习纹理检索图像的人很有帮助

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

图像的分块程序，编程语言C++，开发平台VS2010，调用OpenCV实现。代码中，可以通过参数设置分块的数量与大小

是一个很好的基于块匹配的配准算法，可以进行精确的运动估计，可以运行出好的结果

本代码是关于交通灯的检测与识别，可以检测并识别红色交通灯，通过把RGB图像转换成HSV图像，分割出红色信号灯，然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域，最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯，只需修改HSV图像的取值范围。

这是一种新 的基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码，可以直接应用或者拿来改进                            

这个代码是用VC6.0编写的，是我在数字图像处理上机实验中的拙作，使用的文件是.raw的原始图像文件。供大家学习参考！

关于合成孔径雷达的最常用的成像算法-距离多普勒成像算法（RD）的实例。能实现场景内多个目标的成像结果的仿真。经修改可以很容易修改成针对特定场景的RD成像。

这项工作基于统计方法的问题，而不使用大培训数据库和不诉诸神经网...... 我避免神经网络显而易见的选择，唯一的真正原因是： 1） 它已进行前字符识别。 2） 它不似乎是本着同样的精神，作为我们的课程和讲座， 和方法。 3） 神经网络，以我的经验，似乎并不产生可伸缩的、 关于底层视觉问题/解决方案的重用信息... 就我所知他们只是证明，一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。 只有几篇文章手写识别的问题，我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们，我的想法，但是我还没有找到任何准确的参考，我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。

根据给定的人脸的位置，输入人脸的位置，对人脸进行旋转，使得人眼视水平，并处理使人眼之间的距离是100个像素。 最后对整个图片进行裁剪，得到340*340 照片作为最后的结果。