基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、

：近距离目标超高分辨率微波成像技术在安全检测、非破坏性控制、生物医学等领域中有着非常重要的应用 价值和广阔的应用前景。该文利用基于窄脉冲形式的超宽带时域雷达系统研究近距离目标的高分辨率ISAR成像， 给出了仿真和实测结果。利用转台旋转目标，基于超宽带脉冲源和超宽带收发天线以及高性能取样示波器，配以同 步触发脉冲和自行研发的数据采集软件，搭建了该时域雷达实验系统，提出了准确获取目标回波信息的实验条件， 和实现回波延时精确校正的误差补偿方法。并针对采样时间窗内的杂波干扰，讨论了时域后

二维条形码印刷在商品表面后不可避免的受到环境的影响，复杂的背景、光线、污损、残缺等因素都会影响摄像头获取的条形码图像的质量，从而干扰到二维条形码的成功识别。如何克服噪声的影响，将条形码从图像复杂的背景中准确的定位出来并快速识别出其所包含的信息是本文所研究的重点，在此基础上整个条形码识别系统的构成也是需要探讨的问题。-After the 2D bar code is printed on the surface of product,it will be influenced by the cir

众所周知,在生活中语音、文字、符号以及图像等是人类获取信息的主要来源,而图像信息占60％以上。随着科技的不断发展,为获得有效的、精准的图像信息,这对我们来说是一项艰巨的任务与挑战。而在恶劣的天气条件里,其中雾天出现的频率最高,这对获取精准的图像信息造成很大影响。 户外的视觉场景要求图像的去雾算法具有鲁棒性、自动性、实时性以及有效性等性质，现如今已经有相关的图像去雾算法的应用了，但还没能达到成熟阶段，因此，在这方面的研究仍存在极大的发展空间。鉴于有雾图像的去雾算法在很多视觉系统中有着广泛的应用，也

面部识别又称人脸识别、面像识别、面容识别等等，面部识别使用通用的摄像机作为识别信息获取装置。以非接触的方式获取识别对象的面部图像，计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。面部识别是基于生物特征的识别方式 ，与指纹识别等传统的识别方式相比，具有实时、准确、高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高和非侵扰等特性，较容易被用户接受。-Face recognition is also called face recognition, face recognition, facial