ERNSYMNTY

一幅大小为256×256的256级灰度图像（每像素8bit） 如果图像的各个像素之间是统计独立的，求该图像的信息熵 -离散无记忆信源 如果图像的各个像素之间不是统计独立的，求该图像的信息熵 -图像像素的概率分布模型(A 256 gray scale image (8bit per pixel) with a size of 256 x 256 If each pixel of the image is statistically independent, the information entropy of the image is calculated Discrete memoryless source If each pixel of the image is not statistically independent, the information entropy of the image is calculated Probability distribution model of image pixels)

使用canny算子进行边缘检测的代码，效果很好(Using the canny edge detection operator code, good results)

利用最小二乘法实现图像变形,提出一种基于控制曲线集的移动最小二乘图像变形算法。根据图像的形状拓扑关系或轮廓信息设置点，生成控制曲线，移动控制曲线生成图像的仿射变换、相似变化、刚性变换。 (The technology of image deformation.Using Moving Least Squares.)

基于halcon图像处理平台的相机标定算法，相当不错。。。。。(Halcon based image processing system camera calibration algorithm is quite good. . . )

AVI视频流数据读写类库！供视频图像处理编程参考！非常好用！(AVI video stream class library for reading and writing data. Video image processing for programming reference! Very handy!)

图像处理标准测试图片库，用于数字图像处理各种仿真实验。(Standard test image gallery image processing to digital image processing all kinds of simulation experiments.)

说明：  讲述PS技术的抠图经典问题，帮助你快速熟悉抠图的精华！(PS about the classic problem of technology, matting, matting to help you quickly familiar with the essence!)

老外写的程序，可对三角形进行渲染，有详细的算法介绍。非常棒(A good Triangle Renderer Project，with detailed introduction.)

图像相似性检测的PPT，比较全面的总结，对主要用到的特征提取和特征匹配算法都有基本的介绍。(Image similarity detection of PPT, a more comprehensive summary of the main use of the feature extraction and feature matching algorithm has the basic The introduction.)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)