结合Sift描述符和Surf描述符对图像的防伪检测

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩，编码。计算压缩比，PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

对图像进行维纳滤波处理，实验结果表明该方法具有很好的实验结果，很适合刚接触图像处理的初学者。

奇偶冒泡排序主要是在奇数次排序时只比较并交换奇数下标的元素和其右边的元素，在偶数次排序时只比较并交换偶数下标的元素和其右边的元素。      它的并行思想主要就是：将数据都放在一个个线程对应的寄存器中，由线程索引对应地址。奇排序中，所有奇数下标的线程索引对应的数据和其右边的比较；偶排序中，所有偶数下标的线程索引对应的数据和其右边的比较。GPU排序中所有线程对进行同一操作，而CPU中一次只能进行一次数据比较。GPU相当于同一时间进行了所有数据的比较，所谓并行就是把

Adaboost 是一种二元迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练出若干若分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的强分类器，使得识别效果更佳。Adboost算法常常用在计算机视觉与模式识别领域的研究课题中，如人脸检测、人机交界、目标检测等。Adaboost算法不仅计算复杂度低，而且是一种高精度分类器，不会出现过拟合现象。

应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。

本代码提供了最基本的图像读取，保存图像，处理图像，如水平镜像，垂直镜像等。里面含有三种操作影像的方法内存法，指针法和像素法。

所谓的差影法就是图像的相减运算(又称为 减影技术)，该运算是把同一景物在不同时间拍摄 的图像或同一景物在不同波段的图像相减[6]，利 用差影图像提供的图像间的差异信息以达到动态 监测、运动目标检测和识别以及目标识别等目的．

两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来， 使用的是ssda图像匹配的算法。                                                                                                                                                              &nbs

包括bmp格式图片读取，写入，图像二值化，灰度转换，直方图均衡化等基本操作。不需要用到opencv的开源代码库，是直接用C++编写的图像处理程序。程序包括MFC应用界面

由电子技术应用论坛的bingo编写的纯verilog代码；同时bingo也开设的讨论组一起讨论图像处理方面的相关fpga实现；关于ov7670 bingo有相关的连载博客；又需要的同学可以去看看；非常适合刚刚接触ov7670的fpga实现的朋友。当然相关权益属于bingo的。