全加器及其仿真

国外大牛共享出来的Instagram-Filters完整实现，有版权，做参考学习用非常有帮助

这是一个特别适合初学图像处理的人看的程序，在MFC的平台上加入了opencv，利用简短的代码实现一些非常酷炫的功能，让人形象的感觉到opencv在图像视频方面的强大之处，让你感受编程的乐趣。

利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架

基于opencv实现的asm算法的人脸检测，包括器官（眼睛、鼻子、嘴巴）和表情的识别，检测效果较好，难度适中，适合初学者学习使用。

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

应用背景这个项目是扩张形象。我开发这个项目的C #（未使用OpenCV）。和公司的；和；关键技术我计算这个项目的像素操作。侵蚀的方法是相似的。

虹膜识别的完整程序，有图片，有说明，可以用。

应用背景Delphi  滚屏截图的演示例子  包含源码及程序关键技术Delphi  裁剪图片  滚动裁图    适合开发裁图的例子

我们开发高效通用无参考 （星期日） 图像质量评价 （IQA） 模型，它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架，利用支持向量机 （SVM） 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法，称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性，彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量，人类的主观意见，统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法： 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库，以确定它是否是独立于数据库的性能。

这个职位的目的是提供简要概述了如何使用纹理信息，利用 Matlab 的图像分类。基本上，我们想要做的是从一组标记描述纹理的图像纹理分类器的学习。然后，我们将使用的学习分类器提供类标签标记的图像。（从网站：http://www.alceufc.com/2013/09/texture-classification.html)