图像分割

本代码是李春明博士的LBF方法的源代码，非常适合初学水平集的学者使用，代码易懂，解释详尽，非常正规，很值得详细学习

在Linux上，你需要先安装GTK程序库：sudo的资质安装libgtk2.0-dev的需要注意的是apt-get的将无法正常工作，以及它解决不了依赖问题正确。也libsuitesparse-dev的需要编制须藤性向安装libsuitesparse-dev的您还需要GIMP开发包sudo的资质安装libgimp2.0-dev的

通过模糊c-均值（FCM）聚类实现图像的分割。动态聚类方法的目的是把n个样本划分到c个类别中的一个，使各样本与其所在类均值的误差平方和最小

目前解决去噪问题，最优的一种方法之一，BM3D，三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。

SURF改进算法，让图像拼接和配准更精准、更快速！是图像识别的经典案例。

利用 opencv 和 haar 分类器的人脸检测。 这是一种代码包含 opencv 的训练，利用 haar 分类器分类器比检测的面孔中不同的图片，可以做为一部电影的不同帧。

    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.

资源描述本程序详细的说明1602如何显示并且改造他，方便的让你使用1602程序，对新进去C语音的新人来说是一份福音

数字图像的基本代码，初学者可以看看，进一步完善也挺方便                                                   

基于opencv的图像特征匹配算法，此算法可以用于图像特征检测，运动跟踪，等等