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图像颜色特征的提取：HSV颜色直方图 描述的是图像的整体颜色情况。本程序采用非均匀量化方法得到36bin的颜色直方图。(Image Color Feature Extraction: HSV color histogram describes the situation of the image' s overall color. This procedure using non-uniform quantization method the color histogram 36bin.)

说明：   vc代码,用于图像直方图均衡（以原始girl图像为测试图像） (vc code, for image histogram equalization (in the original girl image for the test images))

说明：  用matlab语言开发的图像平移程序，包含测试图片(Matlab language used to develop the image translation process, including test picture)

matlab回归法做图像变化检测。有图片有结果，有论文说明，可参照使用(Matlab regression method for image change detection. There are pictures of the results, there are papers, can refer to use)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

利用matlab来实现人脸识别，人脸识别模板匹配，(Face Recognition Template Matching)

这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码(This is a pattern recognition on the Principal Component Analysis Feature Extraction of Matlab FOSS)

SURF算法为SIFT算法的改进，运算速度得到了很大的提高。本资料为基于MATLAB的SURF算法实现，对图像匹配的研究方向会有一定帮助。(SURF algorithm SIFT algorithm, computing speed has been greatly improved. MATLAB based on the information of the SURF algorithm for image matching the direction of the research will certainly help.)

冈萨雷斯第二版数字图像处理工具箱函数集Matlab源程序(Gonzalez, the second edition of Digital Image Processing Toolbox Matlab source code function set)

改进的OPTA，通过设置保留模板，图形细化算法，matlab(Improved OPTA, retained by setting the template graphics thinning algorithm, matlab)