：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下 进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺 陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的 核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异 质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的 影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴 趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础

Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样，Retinex也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina 和cortex，即：视网膜和皮层。

改程序用于计算多尺度排列熵，度量信号复杂度

修改图片路径即可运行，实现了基于相关性的指纹图像增强的算法，增强效果良好。

带色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR），可运行

本代码用于matlab，有四种去雾程序，包含主要代码的注释，便于图像处理学生使用。如有疑问，私聊解答哦~~

主要是单尺度和多尺度retinex的matlab实现程序 ，带有注释。

代码是根据论文"Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition"进行编写的Multiscale Block Local Binary Pattern (MB-LBP)

Retine算法，博客配套代码，详细算法及其效果请移步http://blog.csdn.net/bluecol/article/details/45675615

一种多尺度的KCF的代码，KCF算法是一种优良的跟踪算法