图形图像灰度处理

实时图像处理软件。软件计数约22000瓶回收每小时。正在使用非常快速的算法。

基于opencv边缘提取的，实时显示视频的边缘信息，c++程序

开源的软引擎-Gouraud着色实现DirectX源码。                                                                                                                       、

基于后方交会的程序代码。通过地面控制点坐标，以及控制点在航片上的坐标来结算航片的6个外方位元素。该程序具有运行良好，无错误，运行速度快的特点。

面向梯度直方图可以用于图像中目标检测。特别是，他们被用作行人检测"使用面向梯度直方图的行人检测"一文中介绍 Dalal 和 Triggs。Matlab 程序代码计算猪以详尽的方式，如本文所述。训练分类和检测对象/非对象区域，然后可以使用说明符。

一个jpeg2000的实现代码，用c写的，经过小小的修改就可以直接使用。还没弄好图形界面，有空的亲可以亲自去弄弄吧

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sift的图像复制粘贴篡改检测算法，该算法首先提取出sift特征，用的是网上提供的提取sift的混合编程方法，然后将sift特征进行匹配并聚类，再用RANSAC算法剔除误匹配对，最后用线段将原始块和复制粘贴块中的匹配点连接起来。此算法能抵抗各种后处理操作，如旋转、尺度缩放、添加噪声等以及它们的几种组合。

应用背景金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用很简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的层数，图像的宽度和高度必须能被2整除，能够被2整除的次数决定了金字塔的最大层数。关键技术函数 cvPyrSegmentation 实现了金字塔方法的图像分割。金字塔建立到 level 指定的最大层数。如果 p(c(a),c(b))

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。