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具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

利用多用方法进行数字图像去模糊实例，便于初学者理解反卷积去模糊、伪逆去模糊等基本算法(Example scripts for image debluring, try to give general introduction of some basic algorithms, such as pseudo inverse debluring.)

Matlab下，读取raw文件，实现多波段图像融合，高光谱与高分辨率图像融合，包括直接融合，傅里叶变换后融合，小波变换后融合及HIS变换后融合。(On Matlab,how to read and show raw files, achieve more band mergering,spectrum image and high resolution image fusiing,including direct fusion,Fourier transform fusion, wavelet transform fusion and HIS transformation fusion )

opencv是图像处理中常用到的工具箱，本资料为基于此工具箱的图像处理匹配算法SURF的实现代码。(opencv is commonly used in image processing to the toolbox, the toolbox based on this information for the image processing algorithm to match the achievement of SURF code.)

此算法是图像之间的转换，二值图，RGB等的相互转换源代码(This algorithm is the conversion between the images, the two value of the map, RGB, and so on the conversion of the source code)

压缩感知大牛陆吾生写的代码，可以直接运行，有机会可以搜一下他的视频，真的讲的好(Compressed sensing born Daniel Lu I write code that can be run directly, have the opportunity to search about his video, really good talk)

空间金字塔，通过对图片不断的进行层次划分，对每一层的图片信息进行整理用于图片分类等(Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories )

matlab序贯相似性检测算法源代码。比模板相似性检测算法高效。(Sequential similarity detection algorithm matlab source code.Than template similarity detection algorithm is efficient.)

数字图像处理常见问题及编程技巧汇编。希望对这方面的学习者有所帮助(Data, the software architect exam is a comprehensive commo)

本程序可以实现bmp图像的放大和缩小，希望对大家有所帮助(Bmp image of the program can zoom in and out, we want to help)