multiotsu

说明：  实现了监控视频图像的去隔行算法，使隔行扫描的图像插值成为逐行扫描(The realization of the surveillance video images Deinterlacing Algorithm, so deinterlacing Image Interpolation become progressive scan)

使用OpenCV实现特征点的查找以及两幅图像中的特征点匹配(Use the function findHomography to find the transform between matched keypoints. Use the function perspectiveTransform to map the points)

说明：  这是一个图像处理程序集，几乎实现了所有图像处理的基本方法，非常适合初学者(This is a set of image processing procedures, almost all the basic methods of image processing, very suitable for beginners)

说明：  sift和surf特征点提取，然后进行配准，通过ransac进行提纯(Sift and surf feature points are extracted, then registered and purified by RANSAC)

粒子滤波去噪程序 目标跟踪 粒子滤波的实验程序( particlefilter target tracking)

说明：  指定图像位置和大小的灰度共生矩阵的提取,程序自己编得,蛮好用的(Extraction of gray level co-occurrence matrix of specified image position and size)

数字图像处理第三版(冈萨雷斯)附带课件PPT，第七章，英文原版(Digital Image Processing PPT by Gonzalez & Woods(3rd edition)，Chapter 7)

图像处理实习（针对遥感影像），包含许多经典的图像处理功能，比如多种植被指数计算、小波变换、镶嵌、图像分类等(Image processing internship (for remote sensing images), contains many classic image processing functions, such as a variety of vegetation indices, wavelet transform, mosaic, image classification, etc.)

说明：  ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点，以保证 BA 的效率和精度。(Orb-slam basically continues the algorithm framework of PTAM, but most of the components in the framework have been improved, which mainly includes four points:)

基于matlab的SSIM图像相似度评价算法实现(Matlab based on the the SSIM image similarity evaluation algorithm implementation)