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应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

在c/c++语言下有关于数字图像处理方面图像增强中值滤波的源代码，有许多个头文件。其实自己也没怎么看懂，不过觉得应该是对的吧。

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

%该m文件实现了混合高斯背景算法

应用背景可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多可以训练，数据很多关键技术人头分类器训练数据，可以训练，数据很多人头分类器训练数据，可以训练，数据很多人头分类器训练数据，可以训练，数据很多人头分类器训练数据，可以训练，数据很多

基于canny算子的原理编写的一个canny算子边缘检测程序，效果不太好，算法运算也很耗时，有懂的可以交流~

运用6种算法进行肤色分割，基于opencv1.0+VC6.0，包括RGB、GB，HSV、Otsu、YCbcr，效果很好，而且都是写成子函数的形式，调用方便。稍微修改下参数就能在环境中很好地检测手势和脸部区域。

应用背景此源代码为背景扣除模型。背景扣除模型是目标跟踪中的重要部分。这个方法是很容易的，高质量的结果。关键技术盛传的方法很好。在背景建模如MOG，mog2，GMG的许多方法，自适应背景建模等。感觉是很好的方法，比。

飞思卡尔程序 代码 比赛程序，全国大学生智能汽车竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。 本竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能,倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出创造条件。

本程序是用VC++6.0实现的傅里叶变换，MFC框架程序，可直接执行，备注详细，思路清晰，便于初学者掌握