QR码

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

资源描述 资源描述 C#写的图像处理程序，主要包括图像的去噪声，边缘探测，边缘剪裁，中值滤波，图像增强，图像旋转，放大，在图像上绘画，添加注释等 采用的大量算法，如拉普拉斯算子，sobel等 包中包含完整的源代码和debug版可执行文件，代码中使用了devExpress的pictureEdit控件，并对其进行了改进，添加了图片的逻辑坐标转换功能。

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

车辆的检测与跟踪是目前交通领域比较热门的话题，该文件使用opencv实现，包含了运动车辆检测跟踪系统里的源代码，可直接调用。

资源描述改代码是程明明老师2011年论文--Global Contrast based Salient Region Detection的对应代码，改代码已调通可直接使用。

应用背景VC++ 基于MFC平台，是智能监控的基础，是数字图像处理的入门代码。关键技术数字图像处理，载入图片，改变图片的灰度级别，量化，采样。

classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。

应用背景如今，由于照相机性能的限制，使得人们不能很好的拍摄一幅幅面比较大的图像。针对于此，本代码利用c++结合opencv，实现了多幅图像的拼接，并且得到比较好的效果。关键技术主要通过分析图像的特征，然后提取出图像中有用的相关联的角点，最后利用角点匹配技术，初步得到匹配的图像。由于在匹配过程中，存在部分匹配不当的角点，所以在应用图像融合技术，达到更好的效果

    William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.

基于VS2008编写的图像处理程序，MFC文档类的简单的界面，是学习图像处理入门的一个很好的参考，包含了读取bmp图像，图像增强，图像分割，图像识别，特征提取等函数，非常实用！