说明：matlab编写的蛙跳聚类算法，可实现聚类分析，输出分类和准确率

准确率 聚类分类算法 聚类分析 蛙跳算法 聚类准确率

说明：sift图像匹配的纯matlab代码，研究图像配准的可以用这个，配准图像效果较好！！

图像配准-matlab sift匹配 sift-registration 图像匹配 supply72u

说明：非刚性强壮点匹配图像配准。用于医学图像配准。thin plate splines robust point matching.

图像匹配 thin point-registration point-matching tps-rpm--matlab

说明：此程序是基于互相关的亚像素级图像匹配的代码，此种配准方法误差小，精度高。

配准精度 亚像素精度 图像-互相关 woolsne 像素配准

说明：利用matlab编写的获取单应矩阵的源程序，可用于计算机视觉图像配准等程序中。

图像配准 HorMat 单应矩阵 matlab-图像配准 homography

说明：对数极坐标系，做图像配准和场景拼接的朋友应该可以用到

坐标-配准 极坐标-配准 极坐标 图像-极坐标 对数极坐标

说明：thin plate spline（薄板样条）模型，将已知图像通过非刚性变换得到所需要的图像，在图像配准中非常有用。

薄板样条模型 图像-非刚性 非刚性变换 matlab-图像配准 配准-matlab

说明：sift算法具有旋转不变性 提取的特征点效果非常的好 用于图像配准中

图像配准pudn sift-pca 图像配准 sift SIFT-matlab-pan

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。

图像融合评价 边缘相似度 信息熵 ssim-mse 图像的标准差