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Buades A，莫雷尔ĴM.非本地算法的图像去噪[A]：基于快速非局部均值图像去噪算法。在：IEEE计算机协会会议上的电脑。视觉与模式识别[C]。圣地亚哥，CA，USA，2005：60〜65。用于非局部均值对称的重量分别为每对像素计算出仅一次。

%高容量小波水印 % %解压缩所有文件在 Matlab 当前目录并键入"test_main" 在 Matlab 命令窗口中的 %。 % 为了获得源代码，该代码请访问 % % %http://www.advancedsourcecode.com/hiddenbits.asp % %· 路易吉 · 罗莎 通过中央 35% %67042 Civita Di Bagno %拉奎拉-意大利 移动 + 39 3207214179% %电子邮件 luigi.rosa@tiscali.it

opencv2.4.9+VS2010，使用帧间差分法或背景差分法检测出运动目标，对不同的连通区域做标记，并得出每个连通区域的直方图，通过直方图比较来跟踪特定目标，也可以用在车流量统计，参数可调，算法简单，耗时小，具有一定的可行性，目前对多个连通区域的直方图统计模块还未做好，希望同志们一起来交流学习。

通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255)  cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) {  INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i;  if (contrast >= 255)   v = v >= threshold? 255 : 0;  else   v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f));  values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {

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。

该程序计算了不同类型的图像的 LBP 直方图。它介绍了 LBP 高效计算。

卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。

该文件提供视频图像运动目标检测的框架，包括简单实现，数字图像处理一书中的源代码，MFC多文档实现

mfc编程，带滚动条的图片显示，图像灰度化，加权灰度均衡化，高斯滤波处理，大律法自适应二值化算法