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chap3
- ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2） ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2） ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3） ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4） ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5） ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2） ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3） ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4） ch3_2_4：生成和应用仿射变换（
Laplacian-Pyramid-Blending
- Laplacian Pyramid Blending 提取两幅图像的重要信息进行图像混合的算法 拉普拉斯差值图，差值图重建-Laplacian Pyramid Blending two images extracted important information for image hybrid Laplace difference map algorithm, the difference map reconstruction
vcImageJiont
- vc图像拼接源代码，可进行两幅图像的自动拼接-vc image mosaic source code, may be two images automatic splicing
Raw
- 本程序能够实现RAW文件和BMP图像的均衡化处理，RAW文件转化为BMP，图像缩放（最近邻差值方式、双线性插值、三次B样条插值），两幅图像的相似度比较-This procedure can be achieved RAW image files and BMP balanced treatment, RAW files into BMP, image scaling (the margin nearest neighbor approach, bilinear interpolation, th
otsu111
- Otsu算法步骤如下： 设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1)，灰度值为i的的象素点数为Ni ，图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。灰度值为i的点的概率为： P(i) = N(i)/N. 门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类，则类间方差σ是t的函数： σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2) 式中，aj 为类cj的面积与图象总面积之比，a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1 uj为类cj的均值，u1 = sum(i*P(
image_fusion
- 本程序集合了互信息配准，PV差值，powell算法，基于小波变换的图像融合的一整套算法。只需要在GUI界面输入两幅图像，即可自动完成图像的配准融合。程序包含Matlab源代码。用Matlab打开imagefusion.m，即会弹出gui界面。融合前要输入参考和浮动图像。图像要求像素的 长＊宽 一样。否则会报错。程序只能处理灰度图像，彩色图像也会转化成灰度图像处理。程序代码已经有详细的注释，方便读者理解。-The procedures set of mutual information, PV d
face_recognition
- 1. 本程序使用PCA算法对训练图像降维，得到特征图像； 2. 将每一幅图片与平均图像的差值投影到特征向量空间； 3. 计算训练图片投影两两之间的最大欧氏距离distance_max； 4. 将测试图片也投影到特征向量空间，计算它与所有训练图像投影的最小欧氏距离distanceST_min。 5. 设定判别阈值（设为0.3*distance_max，此为测试得到的经验值，不同阈值将影响判别结果）。当distanceST_min>0.3*distance_max时，则认为测试
bmptest
- 实现读取显示bmp图像,可以根据两幅图像的容差值进行图像处理，并具容差值可以设定，直观对比两幅图像的变化，保存显示处理结果-Achieve read bmp image display can be based on the difference between the two images, the image processing tolerance and a tolerance value can be set to change in visual comparison of the
corr_measure
- 对两幅图像进行相关测度的计算,直接相关测度/均值归一化相关测度/方差归一化相关测度/拉普拉斯滤波相关测度/二值相关测度-Two images related measure calculations directly related measure/mean normalized correlation measure/variance normalized correlation measure/Laplace filter correlation measure/binary-related
entropy
- 输入为两幅灰度图像，输出为两幅图像的熵的差值-Two input gray image, the output of the entropy of the difference between two images
chang-detection
- 对两幅遥感图像进行变化监测，先求得差值图像，然后用FCM聚类方法分成变化类和不变类-On two remote sensing image change detection, the first difference image is obtained, then FCM clustering into the same category and class changes
Project3
- 通过opencv 实现两幅相似图像做差 求异点 并进行二值化(Through the realization of OpenCV two similar image between different points and binarization)