c1700-ios

基于人眼视觉的图像融合方法 很好很经典 符合人眼视觉特性(Based on the human visual image fusion method)

基于遗传模拟退火和Otsu法的图像分割。采用一种基于模拟退火算法(SA)的混合遗传算法(GASA),来进行Otsu方法选择阈值，其中进行求解时是非线性的遗传算法（GA）的应用优化了求阈值过程，并尽可能地减少其运算量,而加入SA则避免了遗传算法(GA)常见的早熟收敛现象,从而实现有效简单的图像分割。 (adopt hybrid genetic algorithm(GASA) based on simulated annealing algorithm,choose threshold by Ostu method,which applicated the non-linear genetic algorithm(GA) allows us to optimize the process of threshold. And, where possible, to reduce the computation. in order to achieve effectivly and simply image segmentation. Combination SA is to avoid the common phenomenon about premature convergence in genetic algorithm (GA) to achieve a simple and effective image segmentation.)

matlab输入两幅图像，最直接简单地计算图像psnr，高手者请跳过(matlab input two images, the most straightforward to calculate the image psnr, you are invited to skip)

说明：  编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

图像的逆滤波 维纳滤波 同时可以对图像进行模糊处理比如运动模糊 卷积模糊(Using C++ to complete images of conversion, processing and compression process, is to learn good reference digital image processing program!)

一种光学测试的算法，有助于全面分析激光大气传输特性及其对光电系统性能的影响，希望对大家有帮助哦(An optical testing algorithm, which helps to fully analyze the characteristics of laser propagation in the atmosphere and its impact on the performance of photovoltaic systems, we want to help oh)

数字图像处理之分水岭图像分割法matlab实现源码(Digital image processing of watershed image segmentation method to achieve source matlab)

这个是有关于量化的具体介绍是英文版的,介绍的很详细(this is on the quantification of specific details in English, introduced in great detail)

说明：  在这个知识库中，图形信号处理的一些有趣的特性被表示出来。演示通过经典信号处理和图形信号处理对一维和二维欧几里得域信号应用低通滤波器，比较两种方法的结果。在此基础上，验证了图形信号处理的工作机制。此外，还描述了在非欧几里得域上滤波信号的示例。(In this repository, Some fascinating features of Graph Signal Processing were represented. Demos incudes applying a low-pass filter on both 1D and 2D euclidian domain signal by classical signal processing and also Graph signal processing to compare both results are the same. Within that way, we will validate the working mechanism of Graph Signal Processing. In addition to this, an example of filtering a signal on the non-euclidian domain was also represented.)

将RGB格式的图片进行mosaic处理得到RawData格式的图片，然后再恢复成RGB格式彩色图片,laroche-CFA插值算法(turn an RGB picture to RawData picture，then recover the RawData picture to an RGB picture.it is called laroche-CFA.)