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、

Contourlet变换中的隐马尔科夫树模型程序 Hidden Markov Tree model of Contourlet Transform ,一个Matlab实现的隐马尔科夫树模型，用于计算图像的Contourlet系数。程序同时还包括图像去噪、纹理恢复的应用模型。这些程序都是基于"Directional Multiscale Modeling of Images Using the Contourlet Transform" by D. D.-Y. Po and M. N. Do,这个

本程序功能是由运动（估计）恢复仿射结构，具体使用的是factorization分解法。这个方法的本质就是一个矩阵分解的过程：对于给定n个点的m幅图像，我们可以写成一个2m*n的矩阵D=（q1，q2，…，qn），而这个像点矩阵可以表示成一个2m*3矩阵和一个3*n矩阵的乘积，即D=AP，其中A、P分别表示实际（仿射）摄像机位移和场景状态，也就是我们需要求得的矩阵。而如何根据D来得到A、P，正是factorization分解法的工作。-This program features the recove

有两个原图像，通过SFS算法三维恢复，并计算鸡蛋体积-There are two original image, through the SFS algorithm of 3 d recovery, and calculate the volume