LBP-master

模式识别经典方法之一 K均值算法（KMeans）进行图像分割 有完善的图形界面 可以通过柱状图的形式动态展示聚类程序(One of the classical method of pattern recognition K means algorithm (KMeans) for image segmentation has improved graphical interface can be dynamically displayed in the form of histogram clustering procedure)

加权核范数最小化应用于图像处理的代码，很实用，且是图像处理领域很新的方法源码，所以该方法效果很好，希望对大家有用。(Nuclear weighted norm minimization codes used in image processing, it is useful, and it is a new image processing method for the source, so that this method works well, want to be useful.)

这是我编写的数学形态学处理灰度图像和二值图像的源代码，没有使用matlab自带的函数。可以实现膨胀、腐蚀以及开闭运算。(This is written in mathematical morphology of grayscale images and the source code of the binary image, do not use Matlab comes with function. Can achieve expansion, corrosion, and the opening and closing operation.)

PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具： 一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。 使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码： 使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。 Gabor特征提取： 该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。 主成分分析： 用于特征提取； 链码： 基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle image velocimetry (PIV) tool: A GUI based tool for preprocessing, analysis, validation, post processing, visualization, and Simulation of PIV data. Using MATLAB webinar for face recognition code: The main demo file is used in MATLAB online lectures for face recognition. Gabor feature extraction: The program generates a custom Gabor filter bank and uses them to extract image features. Principal component analysis: For feature extraction; Chain code: Surface contour description of Freeman based on MATLAB)

采用最大后验（MAP）算法来实现图像的超分辨率算法(The super-resolution algorithm using the maximum a posteriori (MAP) algorithm to achieve image)

人脸图像配准，将同一场景的两幅或多幅图像进行对准，可以实现人脸归一化(Face image registration, the same scene two or more images for the alignment can be achieved face normalization)

基于混沌理论和量化方法实现一种针对灰度图像的鲁棒水印算法。(Based on chaos theory and quantitative methods to achieve a robust watermarking algorithm for grayscale images.)

GraphCut算法的实现，跟踪主动镜头下的目标，效果很好！(GraphCut algorithm to track the goal of the initiative under the lens, very good!)

仿qq截图功能，如下图

Jsteg算法实现，Jsteg是一种基于JPEG的常用信息隐藏算法步骤如下: 首先，把掩体图像分为不重叠的8*8的子块，对每一子块进行DCT并对变换得到的DCT系数进行量化 其次，将待隐藏的信息进行加密，将加密结果嵌入到量化后值不为0，1或-1的DCT系数的最 低有效位(LSB)中，其嵌入顺序是按zigzag扫描顺序进行的。最后，用JPEG的嫡编码(包括哈夫曼编码，游程编码及DPCM)对嵌入秘密信息后的每一子块进行编码，从而得到一个含有秘密信息的JPEG stego文件。(Jsteg Algorithm)