marching cube algorithm

通过vc2005编写的3D重建程序实现CT数据的三维重建Written by vc2005 3D reconstruction process, to achieve three-dimensional reconstruction of CT data

这是一种 ASP.NET 项目图像处理项目，题为"交互式图像检索"该项目的范围： 目的是建立快速、 高效的战略 toretrieve queryConcept 基于内容的图像检索中。简介： 人类 interactivesystems 吸引了大量的近几年，特意为基于内容的图像检索系统的研究兴趣。早期的系统，集中在全自动策略，最近的做法有 introducedhuman 计算机交互。在本文中，我们专注的概念在较大的图像集合中检索。我们假定用户正在寻找一套图像，查询概念，在数据库内。目的是打造深圳和有效的战略，以检索 queryConcept。在基于内容的图像检索 （CBIR） 中，促使人们可能启动使用查询作为一个例子。最高等级 similarimages 然后介绍给用户。然后，互动过程允许用户来完善他的请求需尽可能在 < 跨风格 ="字体-大小： 12.0pt ； 字体系列：""> 相关性反馈回路。许多种类的互动提出了用户和系统，但大多数情况下，userinformation 包含二进制标签，指示是否对所需的概念 imagebelongs。

qcad2.05可用于windows和linux的源码-qcad2.05 can be used for windows and linux source code

 png转etc1源码供大家学习交流，欢迎大家提意见，源码为png转etc1的代码，文件只有一个.cpp和.h文件，写得不好，如有问题欢迎指证，源码仅供学习参考用。

应用背景用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理关键技术用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理，镜头在成像时，通常只会对处在对焦点所在平面的前后一定距离范围内的景物形成清晰地图像，而对焦外景物所成的像会发生模糊。这段清晰地成像范围称其为景深。借助与所拍摄场景图像相对应的深度图，可以模拟出景深效果

使用的 opencv 版本為2.4.9 在Visual Stdio 2013 C++下編譯 簡單的show image 程式

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。

jepg图像压缩。。。包含分块DCT，量化，zigzag,反zigzag,反量化，和反dct。。。。没有包含编码内容。。。此程序没有使用能满足刚好分为8*8小块的图片而是使用不规则图片。。。通过补齐黑边来实现程序的通用性。。。压缩包中包含有测试图片。。。可以对任何维度的图片使用。。。缺点是使用循环较多。。。运行速度较慢。。。

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

基于SVM（机器学习中的支持向量机）的分类样本训练，训练处模型（model），用model再对测试样本（test_sample）进行预测.