人脸识别程序

合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

资源描述本课程一共六章：绪论及数字图像基础；第二章：信号处理基础；第三章：图像变换；第四章：图像增强；第五章：图像分割；第六章：图像特征提取与识别。并附有平时作业、练习代码和程序，初学者学完这门课，可以很容易的入门，对图像处理最基本的几方面理论对有所掌握，那么对后面深入学习来说也会容易很多。

可缩放图像

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处理以及特征提取两个模块中，加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实时处理的设计准则。

算法步骤： Step1：对原图像进行2级小波分解； Step2：对识别图像构建统计特征向量； Step3：由式（5-3）求两幅图像特征向量夹角的余弦值； 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

资源描述基于vs2010的开发平台，搭建GTK+的开发环境，开发一个小型的图像处理程序，应用消息回调机制进行程序信号响应，实现图像处理基础功能 。

应用背景人脸检测是自动人脸识别系统中的第一步，也是最重要的一步。它的可靠性大大影响整个系统的性能和可用性。关键技术版本：7；7版本增加了一个神经网络的实现。请访问该程序的官方网站，在地址：http://www.facedetectioncode.com你会找到关于如何运行程序的说明，一些基本的算法和一个论坛和一个联系页面来讨论它。运行程序： ； ；1所有文件和目录复制到MATLAB的工作文件夹 ；为运行这个程序，你必须有图像处理工具箱2 -找到一个名为“主”的文件。3 -双击此文件或键入“主”在命令窗口中4 -一个菜单将显示。点击“火车网络”，等到节目结束后，才进行培训和5 -点击“测试照片”。将出现一个对话框。选择一个JPG图片。 ； ； ；6-wait直到程序检测到一些面孔

源码描述： 一、源码特点       采用winform进行开发，上传、保存 二、功能介绍       本源码是一个数字图像处理源码，可以上传图片、保存图片、关闭程序 三、菜单功能     1、点击打开，通过路径选择图片上床     2、点击保存，选择路径，选择格式，保存图片     3、退出 四、注意事项     1、开发环境为Visual Studio 2010，使用.net 4.0开发。 作者：匿名

数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。