各种图像去雾算法

这是CXimage的入门必下载的源码和工具，关于图片格式转换或者图像处理非常有用

这种编码基于 canny edege 检测。它是图像分割的一部分。canny 边缘检测给更好的结果，那么其他检测算法。它用于查找边缘。

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

这个代码是用VC6.0编写的，是我在数字图像处理上机实验中的拙作，使用的文件是.raw的原始图像文件。供大家学习参考！

ffmpeg实现的缩放，C语言，可以支持各种颜色空间的图像转换，可以让大家对图像的颜色转换有个基本的了解。欢迎下载使用。

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。

clear,clc,close all; % compute the background image Imzero = zeros(240,360,3); video=aviread("SampleVideo.avi"); Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;     clear video % Convert to RGB to GRAY SCALE image. nFrames = size(Im,4); Imzero  = Im(:,:,:,1); for i = 2:5 Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero; end Imback = Imzero

基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染

输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间