textureAnalysis

硕士学位论文:在高分辨率成像声纳系统和回波测深仪的两个控制平台的基础上对声纳图像数据的高速显示技术的研究。文中所有的程序编写都是使用C和C++语言，在WindowsXP平台下利用VC++6．0进行编译和调试的。(study for high speed display technology on sonar image data)

基于Hough变换和基于Radon变换的直线检测算法代码(source code of two straight line detection algorithm (based on Hough Transform and Radon Transform))

VisualC++数字图像处理技术详解第2版光盘-第四章(VisualC++ digital image processing technology Detailed Version 2 CD- Chapter Four)

张正友经典论文，灵活的相机标定法，内附图片+源码，可以直接使用(zhangzhengyou,image+program, A Flexible New Technique for Camera Calibration)

hough变换对圆的检测源代码，附带图片以及程序说明(hough transform the detection of circular source code, fringe shows and procedures Photo)

说明：  可以获取连通域的最小外接矩形，然后做些其他处理(You can get the minimum external rectangle of a connected domain,and you can do something else.)

序列图像中运动小目标检测跟踪，实用性很强，张天序教授的硕士生撰写的学位论文(Image sequences small moving target detection and tracking, very practical, Professor Zhang Tianxu of graduate students writing dissertations)

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。()

mean shift matlab源码，程序比较简单(mean shift matlab source code, the program is relatively simple)

说明：  利用k-means算法进行图像分割，效果较好(Using k-means algorithm for image segmentation is better)