SRAD-denoising

压缩感知中的梯度投影重构算法，经修改可以运用与单像素相机成像(Gradient projection reconstruction algorithm of compressed sensing, modifications can be used with single pixel camera imaging)

一个很实用图象处理原码(a practical source image processing)

针对图像进行快速傅里叶变换，方便进行频频分析与处理。(Fast Fourier transform for the image, to facilitate frequent analysis and processing.)

图像颜色一阶矩、二阶矩、三阶矩特征抽取。不带图像分块。(Image color first moment, second moment and three moments features)

人耳识别，包含图像预处理，图像特征点的提取，比较实用(Ear recognition)

关于阈值处理的一部分参考文献，对于图像的二值化等很有帮助，是经过精心选择的参考文件。(References on the part of the processing threshold for image binarization helpful, is carefully selected reference files.)

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

实现dicom和bmp之间的转换。适合医学图像中的最初学习。(transformation between dicom and bmp image.)

图像处理的外文文献 很好的资源 有翻译 自己写的 很不错的效果(Good resource for image processing of foreign language literature written translation of their own very good results)

此程序是关于图像分割技术，用分水岭和suan算子对细胞图像进行分割，并对细胞进行计数和统计。算出细胞个数和细胞面积。(This program is about image segmentation, watershed and suan operator with the cell image segmentation, and cell counting and statistics. Calculate the cell number and cell size.)