图像局部不变形特征与描述王永明pdf

一片比较不错的特征匹配算法 适合于嵌入式 等机器视觉开发

《数字系统设计与verilogHDL》王金明的经典教材，学FPGAverilog必备

Eda 技术: 本文主要对该语言的语法和结构进行了说明。它可以用来开发相应的硬件结构，也就是类之间的硬件结构。

实现读取C数据的功能，输入索引的序号，将图像按照与索引图像的相似程度进行排序

针对一种常见的篡改手段——图像区域复制粘贴，提出了一种基于不变矩特征的检测方法。将图像分成多个重叠块，提取每块的不变矩特征与直方图特征，结合起来得到图像的特征矢量。利用字典排序，依照预定的相似性标准，

C#winform压缩图片不变形和变形处理

提出了两种基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法。该算法利用嵌入主成分分析的Gabor变换对高光谱图像进行特征提取。为了保护相邻特征的局部信息,利用局部Fisher判别分析或局部保护非负

matlab开发-图像局部缩放图像局部放大图像放大。这有助于将图像的局部斑块放大为较大的斑块，以比较细节。

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法，并针对其存在的问题提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NN

网上流传的版本让人看了莫名地烦躁，这个虽然是扫描版的，但是确实是魏永明版的，翻译比较流畅。