calibration

《基于计算机视觉的普适性三维重建方法研究》源代码，实现了一种将二维图像重建成三维场景的方法。(Source code of <General Sense Three-Dimension Reconstruction Research Based on Computer Vision>, a technique which can convert 2D images into 3D sence.)

是关于图像的基础操作，包括图像倾斜矫正，图像增强，去除噪声，图像压缩等技术(It is on the image on the basis of operations, including image tilt correction, image enhancement, noise removal, image compression technology)

图像增强里的小程序，有中值滤波，平滑处理还有频域增强(Image Enhancement in the small procedures, median filtering, smoothing also enhanced the frequency domain)

用VC编写的一个图像处理的程序：它可以实现图像的增强，包括：图像的平滑、中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化和伪彩色编码(VC prepared by an image processing procedures : it can enhance the images, including : image smoothing, Median filtering, sharpening gradient, Laplacian sharpening and pseudo-color coding)

信号处理的小波导引：稀疏方法（原书第3版） 《信号处理的小波导引：稀疏方法（原书第3版）》全面论述了稀疏表示的重要概念、技术和应用，反映了该主题在当今信号处理领域所起的关键作用。作者在解释了稀疏的主要概念后将其运用于信号压缩、噪声衰减和逆问题，同时给出了冗余字典、超分辨率和压缩感知中的稀疏表示。 　　本书既可以让应用数学系的学生了解数学公式的工程意义，也可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述。对于小波理论与应用的研究人员，本书更是一本极具价值的参考书。(a Wavelet Tour of Signal Processing(Third Edition.The Sparse Way))

This a very useful program from a book. It is mainly used for face-detecting.It also includes interface-program.

此程序为泽尼克的方法拟合离散点的数据，用于图像处理。(Zernike parameter fitting)

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法(Based on background subtraction and frame difference moving target detection algorithm)

基于Sift算法开发商标图案匹配程序，(1)各个CBIR模块及其技术； (2)Sift算法及其在图像匹配、目标识别中的应用； (3)Sift算法在图像检索中的应用。 (Sift algorithm development based on pattern matching program mark (1) Each CBIR module and its technology (2) Sift algorithm and its application in image matching, object recognition application (3) Sift algorithm in image retrieval applications.)

针对图像秘密共享前需要像素置乱的问题，基于(t, n)门限多重秘密共享思想，提出一种免置乱的图像秘密共享方案，以第n+1人的秘密份额作为因子参与秘密分割与重构，加大相邻像素之间的差距(Based on (t, n) threshold multiple secret sharing ideas, and put forward a kind of scrambling image from secret sharing scheme to n+ 1 people share the secret as factors involved in secret segmentation and reconstruction, increase the gap between adjacent pixels)