说明：分别用小波、分形的方法对图像进行去噪，并对这两种方法的结果进行了比较。

denoise 分形去噪 小波分形 image-denoise 小波分形-matlab

说明：像 CT 和磁共振成像扫描图像的两个医学图像融合是融合，然后采取只有一个源文件使用轮廓让转换

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说明：改进非极大抑制值的图像边缘检测，深入研究图像边缘检测的基础上, 从Canny算子的非极大值抑制(NMS)方面入手,联系梯度方向周围4个像素点,引入邻域相关系数进行插值,将其 作为对比点实现非极大值抑制过程,提高边缘检测准确度,抑制虚假边缘的产生,有效地实现边缘检测

说明：此为卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表论文的源代码，里面包含图像分割、特征提取、adboost分类等过程。使用了颜色比率、纹理、偏态等特征，并结合路面实况对阴影进行检测。该代码的特点是检测结果准确率高，但是运行时间比较长，可以为阴影检测技术提供较大参考。

卡内基梅隆大 Lalonde ECCV 图像分割 特征提取 adboost 阴影检测

说明：对人体的图像序列进行unscented kalman filter 追踪，参考最经典的UKF算法编写，是学习UKF算法的比较入门的程序

kalman-track Track UKF-matlab UKF-追踪 matlab-kalman-track

说明：PCA+SVM，对图像进行降维分类，并在yale库上测试取得比较好的效果

PCA--SVM pca降维 svm图像分类 PCA-SVM 图像分类

说明：利用fastICA算法实现了两幅图像的分离。内附源图像文件（两种）。同时还利用峰值信噪比PSNR和性能指标PI实现了对分离效果的评价。原创代码。

FASTICA-PI 评价指标-分离 fastica 分离评价 性能指标PI

说明：自适应直方图均衡化（AHE）是一种用于提高图像对比度的计算机图像处理技术。与普通直方图均衡化不同的是，自适应方法计算多个直方图，

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说明：adpmedfilt3.m为自适应中值滤波器函数； adpmedfilt3_test.m为利用上述自适应中值滤波器函数进行中值滤波，同时与普通中值滤波器滤波结果对比； 其余为基础图像处理函数； image文件中为实验图像kl.jpg；

中值滤波器 自适应中值滤波器 图像滤波 空间域滤波 自适应

说明：提高可见度，增强捕获的图像/视频的对比度

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