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DirectShow编程技术资料，word主要关于directshow的基础知识，在这个知识的基础上可以做图象处理，视频处理。是图像处理和模式识别的必备基础知识。。                                                                                                     

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。

本程序包含了图像处理的基本算法，包括图像中值滤波、均质滤波、图像的边缘检测，如sobel算子、拉普拉斯算子、梯度算子等等；还包括图像的分割算法，如分水岭分割等等。

遗传神经网络在特征分类方面，有着非常广泛的应用。通过先期的学习，能够通过分类得到特定的对象和特征。将其用在图像分割上面，主要对特定类型的一类图像进行分割。

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

这是对于在所撰写用matlab光学字符识别。这代码的一个例子。光学字符识别（OCR）的目标是光学图案分类（通常含有在数字图像）相对应的字母数字或其他字符。 OCR的过程包括几个步骤，包括分割，特征提取和分类。每这些步骤本身就是一个场，并简要介绍了这里的Matlab的背景下实现OCR的。

此代码可以帮助您检测图像中的特定模式。在这个程序中，你会发现所有关于读取和写入数据，from 和 to 文件。您将发现和使用的文件阅读和写作的语法和程序。这个结尾给出了示例文件读/写代码文档。您可能希望使用此或执行您自己的代码。你需要进行 2 的测试运行。模式可以找到几乎无处不在。例如，在处理的同时图像文件，来检测任何特定的模式，在原始图像中嵌入原始将首先转换为等效的灰度组成或者 0 或 1 表示。在特定的模式然后搜索对这种原始图像。

对各种算法去雾后的结果进行质量评价的matlab程序。内部含有信息熵，对比度，梯度等常用客观对比标准。

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

三个控制点的b样条曲线，会输出插值数，每隔一个点，会在曲线上标出。显示用opengl。