Threshold-segmentation

指纹识别demo 演示方向图、roc曲线(fingerprint demo show orientation and ROC curve)

用VC++视觉检测程序，可以打开PCB板的照片文件，对其进行编辑、点运算、几何变换、正交变换、图像增强、形态变换、边缘与轮 廓检测、图像分析与复原、图像编码等功能。其中点运算包括图像反色、线性变换、阀值变换等功能；边缘检测包括Robert算子、 Sobel算子、Gauss-Laplace算子等；正交变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换；图像编码包括哈弗曼编码表、香农弗 曼编码表、行程编码、LZW编码等。 对于研究电子封装技术，视觉检测及电机精确控制的同学学习参考使用。(visual detecting for PCB.rar)

对图像进行反转，这是图像传统的增强方法，是对像素点的增强。(Invert the image, which is the traditional method for enhancing an image, the pixel point is increased.)

在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs[1], 文章中常用r或Pearson s r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。(In statistics, Pearson product-moment correlation coefficient (English: Pearson product-moment correlation coefficient, also known PPMCC or PCCs [1], the article used or Pearson s r r representation) is a measure of the two variables X and Y between correlation (linear correlation), a value between-1 and 1. In the natural sciences, the coefficient is widely used to measure the degree of correlation between the two variables. It is made a similar Karl Pearson Francis Galton in the 1880s but made a slightly different idea evolved. The correlation coefficient is also called Pearson s correlation coefficient r .)

图像分块图像分块图像分块图像分块图像分块图像分块(function b=im2col(varargin))

hough变换是图像处理中一种方法，该文件是用matlab语言实现的hough变换，但未使用matlab提供的函数，可以用于hough变换的学习和掌握。(hough ??换 是??像 )

一种红外图像自适应对比度增强方法的仿真，绝对的真实，看到那些骗下载分的人恶心。需要自适应修改阈值T和A1，A2的值(An adaptive contrast enhancement method of infrared image simulation, absolutely true, see those who cheat download points. Need adaptive modified threshold T and A1, A2)

此程序实现二十四位BMP到八位BMP图像的转换(this program to 24 BMP eight BMP image conversion)

说明：  基于matlab的五种图像处理边缘检测算子(Five image edge detection methods based on matlab)

Image_processing in C