说明：PCA(主成分分析)的matlab源代码，包含测试例子及使用文档，该算法主要用于图像分类时特征的降维。
图像PCA 主成分分析 matlab-pcapro 图像降维算法 PCA例子
说明：将图像转换到HSV空间，并对其进行量化降维后，计算其颜色直方图
HSV颜色直方图 颜色量化-matlab 降维 topic2vw HSV直方图
说明：首先用PCA对ORA人脸图像降维，然后用模糊支持向量机对提取的特征向量进行分类，识别率较高。
人脸分类 模糊-人脸 pca降维 图像识别-分类 特征分类
说明：利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
光照处理 图像亮度参数 图像-光照校正 自适应gamma 多尺度区域
说明：关于稀疏算法预处理的降维代码，对稀疏表示分类有很大的帮助，希望对初学者哟帮助
图像处理 代码
说明：实现二维图像的读取，输出，放大，缩小，旋转，进行傅里叶变化，图像增强，图像的几种降噪方法等功能。
matlab 图像处理
说明：模拟数据分析处理的过程，通过虚拟阵元进行DOA估计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,使用大量的有限元法求解偏微分方程，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。
图像 基于 内容 检索 例子 完整
说明：用matlab来实现简单图像特征点提取和匹配
image-matching 图像特征匹配 特征点提取 特征点提取--降维 提取-matlab
说明：陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。
最优化问题求解 压缩感知 稀疏信号 和图像处理
说明： 对伪造图片进行重叠分块，然后放在一个大矩阵里，对矩阵进行降维来减少复杂度，再对第一列进行字典排序，比较相邻两行的距离，小于阈值的就认定为篡改区域。
matlab 图像 检测 copymove
