image

说明：  利用MATLAB的图像用户界面GUI设计一个简单的菜单式图像处理系统。通过该程序实现对图像的简单处理、变换和去噪等功能，满足课程设计的要求。(A simple menu image processing system is designed by using the image user interface GUI of MATLAB. Through this program, the functions of image processing, transformation and denoising are realized, which meet the requirements of curriculum design.)

各种图像处理技术举例。其中原代码可以直接使用，非常不错。(various image processing technology, for example. The original code which can be used directly, very good.)

detect face and recognition with lpd and pca

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

此算法用于对图片进行光照补偿，并对补偿前后的图片进行对比。(This algorithm is used for illumination compensation, and compensation before and after pictures comparing picture.)

这是对图像进行分块的代码，分块后提取LBP特征，站中有LBP代码，可以直接调用这个代码进行分块LBP特征提取(This is to block of code of image, block LBP feature extracting, after standing in LBP code, you can directly invoke the code block LBP feature extraction)

基于形态学的滤波算法，tophat算法的matlab源代码即图片(Filtering algorithm based on morphology, tophat algorithm matlab source code for the image)

通过遗传算法选择道路图象分割的最佳阈值,阈值的选择采用最大类间方差的办法,程序运行结果达到相当理想的效果(Through the genetic algorithm to choose the best road image segmentation threshold, the threshold was chosen as the maximum between-cluster variance approach, the program results achieved the desired results rather)

说明：  文件有几个基于视网膜的图像增强技术，有SSR，MSR代码(There are several image enhancement technologies based on retina, including SSR and MSR codes.)

matlab做的图像去噪程序，使用的是维纳滤波法（winner），内附图像，可直接运行(matlab image denoising procedure, using the Wiener filter method (winner), included images, can be run directly)