说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：这篇论文对于Gabor小波分析的说明特别详细，非常有利于我们理解

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说明：对数字图像的方向梯度直方图HOG特征提取，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

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说明：图像处理

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说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

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说明：这个项目得到了进一步的探索和视觉特征提取的研究。根据 HSV （色相、 饱和度值） 颜色空间，颜色的特征提取的工作完成的过程是，如下所示： 量化的色彩空间在非等间隔，构建一个维度特征向量和累积所代表的颜色特征直方图。同样，纹理特征提取的工作通过使用灰度共生矩阵 （灰度共生矩阵） 或色彩共生矩阵 （C...

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说明：基于harris角点特征的图像配准程序，首先改进Harris角点检测算子，以便准确提取样本图像的特征点并赋予特征描述符。

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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...

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说明：自己改写并成功测试的特征提取代码，包括颜色、纹理、HOG、GIST和形状特征，代码内有详细讲解，注释，应用于图像的特征提取很有用的 关键技术 为上传方便，在此将color、texture、HOG、GIST和shape的提取代码集合在一个.m文件中，大家只需找到相应function就可找到对应的特征提...

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