说明：Matlab 基于角点信息和透视变换的图像镶嵌，可以对图像进行角点的处理和变化。

角点信息 透视变换 图像镶嵌 图像 角点

说明：matlab实现图像的 Homography 矫正，有图片和示例，具体程序见 RectifyImg.m

图像-矫正 image-rectification rectification matlab-homography homography

说明：在matlab下进行图像处理的函数库，包含边缘线段拟合，透视变换，立体图像复原等toolbox中所没有的功能，详见index.html

MatlabFns 拟合 matlab-图像处理 边缘-拟合 立体

说明：社交网络环境下隐私保护投入的博弈策略分析——基于演化博弈的视角

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：云产业发展与消费者隐私权保护的平衡机制研究——基于成本-收益视角

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：设计一个程序，对一幅灰度图像的实现如下几何变换,1)放大为原图1.5倍 2)绕中心旋转30度(CW) 3)采用偏移量插值实现一个透视变换. 灰度差值用最近邻插值和双线性插值绘制一幅灰度图像的梯度幅度图像（三点法求梯度），针对梯度幅度图像合理的选择一个阈值（通过试验即可）将其二值化，以获得图像边缘检测...

双线性梯度 梯度插值 线性透视 几何法求中心 matlab-偏移程序

说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

matlab sift 图像

说明：应用背景图像旋转适用于图像的不同视角的研究。也有助于理解图像处理中的基本几何变换。图像配准中的几何变换是非常有用的。关键技术图像配准在图像拼接、全景图像生成、医学图像处理等领域中都有应用；

matlab 图像 旋转

说明：应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法，从统计推断学的角度来考虑问题，最终表示成马氏度量学习的表达方式，从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式，解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题； 关键技术 马氏度量学习的表达方式，度量矩阵参数的估算方式，概率论，机器学...

matlab 算法 学习 kissme 度量

说明：matlab实现relief算法数据挖掘技术通过从大量数据中揭示出隐含的信息,将海量的高维数据转换为有用的信息和知识。特征选择是数据挖掘中的一个重要方向,特征选择算法通过剔除不相关或冗余的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精度,减少运行时间的目的。从数据解释的层面上看,关键特征的提取还可以使模型得...