matlab小波变换方法的图像拼接。带gui界面。拼接带有重复重叠的2个图像，图像大小需要一致。

pixeldup.m,图像处理中的函数文件 % Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins % Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004 % $Revision: 1.5 $ $Date: 2005/01/03 00:01:28 $

一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—

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Pdollartoolbox 由 UCSD 的 Piotr Dollar 编写，侧重物体识别（ Object Recognition ）检测相关的特征提取和分类算法。这个工具箱属于专而精的类型，主要就是 Dollar 的几篇物体检测的论文的相关算法，如果做物体识别相关的研究，应该是很好用的。同时它的图像操作或矩阵操作函数也可以作为 Matlab 图像处理工具箱的补充。

包括三种方法 1. OTSU 2. Region growing method 3. by gredience

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