thb881212的专栏

对想要进行图像三维重建有一定的指导意义，三维图像可以更直观的看到图像各个坐标的下的图像灰度值

计算图像的匹配率

运用harris算法对两幅图像进行图像匹配，然后由ransac算法对误匹配的特征点进行校正.

在matlab平台上实现基于小波变化的图像匹配配准，小波变换在图像匹配领域应用较少，不过它的匹配率高，精度准确效果还是十分明显的，唯一不足就是匹配时间较长，还有待读者对之改进~

基于matlab平台上实现harris角点匹配。角点匹配是利用图像灰度变化明显的点作为角点对图像进行特征提取，从而可以利用提取出的信息进行两幅图像的匹配

应用opencv平台实现surf算法，surf算法是对经典的sift算法的改进，多用于对图像特征点的选取，两幅图像特征点的匹配，速度快，效果好~

在matlab上实现对两幅图像的匹配，主要应用了模板匹配这一比较经典的匹配算法，且运行时间较短。

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置。随着信息技术的快速发展,它在地质、环 保、气象、医疗等领域有着广泛的应用。常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论 工具分割方法。利用了分水岭算法的原理及特点, 针对算法所产生的图像过分割问题,采用形态学处理函数,以典型的 pears图像为例,用MATLAB 7. 0图像处理软件,进行了仿真研究。结果表明,利用分水岭算法和形态学处理函数,使得图像 中相连的多个对象被分割成多个单对象,实现了图像的有效分割,并尽可能地减少或消除了过分割现象。