textureAnalysis

图像椒盐噪声去除研究程序，在matlab条件下编译的，主要应用中值滤波法对噪声的去除．(Impulse Noise Removal procedures, the conditions under Matlab Compiler. Application of the main method of filtering noise removal.)

说明：  图形图像处理经典模型—tv模型的matlab源代码以及所需的图片(Graphic image processing classical model-tv model matlab source code, as well as the picture)

多尺度的光谱图像分割，有对应的论文和matlab及c++代码(Multiscale spectral image segmentation, there are papers and the corresponding matlab and c++ code)

基于VisualC_和DCMTK的医学DICOM图像显示与调窗,同时在MFC 下完成鼠标拖动进行窗宽/窗位的调节(Medical image of DICOM VisualC_ and DCMTK display and window based on, at the same time in MFC complete the mouse to drag the window width/window regulator )

7个不变矩的在Matlab中的实现，提供代码供大家参考。(Seven invariant moments of the realization in Matlab to provide the code for your reference.)

二值化处理图像，自动拟合椭圆并得到长短轴的大小。(Automatically fit the ellipse and get the size of the long and short axes)

基于mean-shift的动态目标跟踪算法，简单有效，另附图库(Based on mean-shift of the dynamic target tracking algorithm, simple and effective, attach library)

winform 自定义窗体、控件

运用超像素分割算法对图像进行预分割，再利用dbscan聚类算法进行聚类最终实现图像分割。(The use of ultra-pixel segmentation algorithm for image pre-segmentation, reuse dbscan clustering algorithm to cluster the final image segmentation.)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)