用matlab语言实现了对数值图像标定，其中分两种算法：Tsai算法及张正友算法。

k-means 算法的matlab代码 基于多特征分析的视频窜改检测算法 运行平台：Matlab 简要使用说明 利用两个算法来检测视频是否经过篡改，方法1针对大范围帧间篡改（帧删除、帧替换、帧插入）； 方法2作为方法1的补充，对小范围篡改也许会有一点改善（然而并没有）； 方法1：基于视频相关性变化的视频篡改检测算法 利用视频内容具有连续性这一特点，提取相关性变化度这一特征，通过K-means算法挑出帧异常点； 方法2：基于运动矢量分析的视频篡改检测 利用光流法求出运动矢量，将运动矢量这一阶段特征输入SVM分类器，通过学习后训练出模型，将待检测视频导入训练模型，检测篡改点； 代码说明 对主要的程序进行简单说明 为利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点; [1]黄添强, 陈智文, 苏立超,等. 利用内容连续性的数字视频篡改检测[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2011, 47(5):493-503. 为方法1； <checkErrorFramePointBySV

matlab中图像数据类型及转换函数 默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；

matlab获取图像前端点代码弥合模拟差距到真实差距：对真实数据进行超分辨率基准测试 该存储库包含本文中报告的针对超分辨率Erlangen（SupER）基准的评估协议： Köhler，T.，Bätz，M.，Naderi，F.，Kaup，A.，Maier，A.，＆Riess，C.（2019年）。 “迈向缩小模拟到真实的差距：对真实数据进行超分辨率基准测试。”，摘自：IEEE模式分析和机器智能交易（即将出现） 可以从我们的网站下载所有数据集和基准测试结果。 这些图像是使用配备了f / 1.8、16mm定焦镜头的Basler acA2000-50gm CMOS相机采集的所有真实图像。 我们以此数据库为基准对各种单图像和多帧超分辨率（SR）方法进行了基准测试。 入门 基准的结构如下： data ：指定用于存储输入数据集的目录 matlab ：基准测试的源代码 algorithms ：SR算法和图像质量度量 quantitativeStudy ：用于定量评估的脚本 observerStudy ：人类观察者研究的脚本 utility ：映像IO和预处理功能 visualization ：用于可视化

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　 文章运用 Matlab软件对遥感影像的不足之处进行处理改善 ,详细介绍了处理方法和处理的原理 ,对处理结果进行了比对分析 ,并进行了边缘检测与特征提取 ,论证了处理方法的可行性。

用matlab实现了二值图中连通区域数的统计，（不是使用的belabel函数完全自己书写代码），并将统计数在原图上显示

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