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、

基于windows平台和k-聚类算法，对平面点集进行聚类(Based on the windows platform and the k- clustering algorithm, the plane point set is clustered)

主成分分析，提取图像中的SIFT特征点，用于图像识别和分类(Principal component analysis (PCA), extracting SIFT feature points in images for image recognition and classification)

（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 （2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 （3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量； 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类识别了。((1) calculate the LBP pattern of each p