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灰度图像质量评价，以matlab为平台，介绍了几种关于灰度图像算法的质量，以数据结果来说明图像的质量。(Gray image quality evaluation, in order to matlab as a platform to introduce several gray image algorithm on the quality of data to illustrate the results of image quality.)

详细介绍了图像融合的数字水印技术，可以作为毕业设计的良好借鉴素材(Details of the digital watermarking technique of image fusion can be used as a good reference material Graduation)

该代码，利用GDAL 1.4.2库实现遥感图像的几何校正、图像配准等，vs 2010实现。(The code GDAL 1.4.2 library implementation of remote sensing image geometric correction, image registration, vs 2010.)

图像拼接算法中尺度不变特征转换（sift）源码。经过本人测试修改完全可用，对matlab还不怎么熟练的新手有很大帮助。(Image mosaic algorithm scale invariant feature transform (sift) source. After I test change is totally available, not on how skilled novice matlab great help.)

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。()

关于图像融合的评价标准的MATLAB源代码。(Image Fusion on the evaluation criteria of the MATLAB source code.)

matlab_基于象素的图像配准程序,很好使用,精度也很高,要用的就下载吧!(matlab_ pixel-based image registration procedures, a very good use, accuracy is also high on the download you want to use!)

说明：  独立分量分析，快速独立分量分析，FAST-ICA可以用(Independent component analysis)

实现用帧差法画质心轨迹 高斯背景建模 可以运行的程序 opencv(Picture frame difference method implemented by the loci of Gaussian background modeling)

匹配算法，可以完美运行，对于初学者有着很好的参考价值(Matching algorithm, can be a perfect run, has a very good reference for beginners)