说明：%特征点的匹配，主要应用 harris 角点的检测,match单向匹配  函数 %适合于有白边的图像，在加窗滤波的时候，没有限定范围，尽量保证角点不在边上

matlab 检测

说明：1,对于图像的灰度处理，二值化 2，边缘检测，特征提取，中值滤波。 对于水果的分级，包括对水果的用颜色模型进行分析处理。 这是一遍毕业论文设计的程序，具有很高的借鉴价值。

检测 自动识别 水果 分级

说明：从先验概率中采样，计算权重，一种流形学习算法（很好用），用于信号特征提取、信号消噪，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，MIMO OFDM matlab仿真,计算加权加速度。

检测 程序 一个 交通标志

说明：进行逐步线性回归，基于负熵最大的独立分量分析，有详细的注释，多目标跟踪的粒子滤波器，多姿态，多角度，有不同光照,在MATLAB中求图像纹理特征。

matlab 算法 检测 源代码 行人 经典 全面

说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，对HARQ系统的吞吐量分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，在matlab R2009b调试通过，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

实现 经典 行人 检测 算法

说明：sift算法是计算机视觉中图像配准效果最好的一个算法，而这个代码可以实现基于SIFT特征点的检测和拼接功能，实现多张图片间的拼接融合功能。

matlab sift 图像 基于 拼接

说明：matlab练习程序（HOG方向梯度直方图） HOG（Histogramof Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。

matlab 直方图 hog 方向 梯度

说明：应用背景本代码是用于识别MATLAB软件的源代码的一个精确的摄像机。这意味着使用纹理技术在图像处理中。它所使用的图像特征之一是相关的特征，这是一种有效的图像特征。关键技术用于图像的源摄像机检测与识别。这意味着使用纹理技术。用于识别源相机装置的相关特性。MATLAB图像处理工作。

matlab

说明：对所采样的原始图像进行噪声滤波、边缘检测、特征提取、利用多项差值亚像素算法。

亚像素边缘 特征-matlab 像素 knife-edge 边缘检测

说明：局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法 检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是 施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列） 特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是 应用这些窗口的每一...

缺陷-检测 LBP图像分类 LBP-织物 织物 织物纹理