Matlab编程普森罗夫尤维多斯方法应用

MATLAB使用指南：新手与资深用户的完全指南 - 亨特·利普斯曼与罗森伯格

修正豪斯多夫距离（MHD）的矢量化实现，正如Dubuisson和Jain在ICPR94中描述的那样，是一种对象匹配的修正Hausdorff距离。这种方法通过使用矢量化计算，显著提升了计算效率，相较于基于内存消耗的传统for循环版本更为高效。详细信息请参考：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=576361

柯罗波夫序列 尼德雷特序列

使用dpsimplify根据指定的容差减少折线中的顶点数，这是递归道格拉斯-普克线简化算法的应用。该算法也称为迭代端点拟合算法，能处理二维及更高维度的折线和多边形。提交的文件中还包括经过轻微修改以与GNU Octave兼容的m文件（dpsimplify_octave.m）。详细语法为：[ps, ix] = dpsimplify(p, tol)，其中p是一个nxm矩阵，包含m维空间中的n个顶点。更多信息，请访问链接http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm。

MATLAB编程：基于哈夫曼编码方法的开发。

Matlab编程：在缺失数据上进行一维插值。

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

介绍了利用Matlab实现多幅图像拼接的方法，包括SIFT特征提取、描述、匹配、RANSAC和仿射变换。