GVF

它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。(It describes the proportion of different colors in the entire image, and does not care about the spatial location of each color, that is, it can not describe objects or objects in the image. Color histograms are especially suitable for describing images that are hard to segment automatically.)

图像的分割处理，可以将图像中的数字分割找出(IMAGE division)

自己编写的彩色图像车牌定位程序，能自动定位图像中的蓝色或黄色车牌，效果还不错(matlab source code for license plate location for color images, it works well.)

该代码实现了从光谱库读取高光谱曲线，并且去除其包络。这是高光谱图像处理时一个重要的预处理技术。(The code read from the spectral library of high spectral curve, and the removal of its envelope. This is a hyperspectral image processing, when an important pre-processing technology.)

对于叶片面积的计算，进行图像预处理，灰度转换、直方图、去噪声等，最终计算出叶片面积的像素和。(For the calculation of leaf area, image pre-processing, gray-scale conversion, histogram, to noise, etc., and ultimately calculate the leaf area and the pixels.)

这是一个利用导数光谱分析的方法检测特征吸收波段的源代码，可供从事高光谱图像处理的朋友分享。(This is a use of derivative spectroscopy method of the characteristic absorption band of the source code, available to engage in high-spectral image processing share.)

说明：  关于数字图像一些典型隐写的隐写分析。隐写、分析和提取的讲解(Steganalysis of Some Typical Steganography in Digital Images)

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

贝特拉米滤波器，能够保持图像的边缘信息，同时对背景进行平滑处理 (beltrami filter, to keep the edge information of the image, while the background is smoothed)

图像融合的质量评价指标，每个文件都有详细说明，每个指标都有相应的论文出处。亲测，可以使用。(Image quality uation of fusion, each file has a detailed description of each indicator has a corresponding paper source. Pro-test, can be used.)