基于最小二乘法的图像复原方法文献及源代码

利用小波双线性超分辨率重建算法得到的重建图像会出现低、高频系数不匹配的现象，从而使得到的高分辨率图像灰度偏移。本文对该方法进行了改进，并引入局部适应插值得到更为理想的重建算法。即小波与局部适应插值结合算法。

HOG_OpenCV_Single

为法医学部门开发了一个应用程序，使用户能够操纵、分类、存储和共享数据。本文利用Matlab平台对指纹图像进行处理。其他工具和用户界面都是使用VB.Net版. 因此在这里Matlab模块将嵌入visualbasic，以提供一个高效的用户界面和一个安全的数据库。此Matlab模块处理基于人脸和指纹生物特征融合的图像系统。将采用单独的技术来识别面部特征和指纹特征，并将进一步融合。&文献综述：拉普拉斯人脸用于人脸识别。DFB用于指纹识别，人工神经网络用于两者的结合。基于人脸和指纹的多模式认证模型

这个代码可以实现几幅有重叠部分图像的拼接，而且效果很好，采用的是opencv库函数。实现简单。而且很容易看懂，对于类似工程的开发有很大的意义/

应用背景 简单的基于pil库 和python自带函数来实现序列直方图 并将其打包成exe文件  在没有python环境下也可以运行 对多种格式的序列图片进行处理 。。关键技术循环获取整个序列的像素值 然后画出其直方图  并将其打包成exe  文件 使其在不同的环境下可以运行。。

资源描述 改程序可以方便直观的查看RGB与HSV的值，同时加入了鼠标移动消息的相应，鼠标移动到屏幕任何一点，程序都会显示对应点的RGB和HSV值，具体界面如下：  

这个 c + + 程序演示了如何检测行人使用 OpenCV 函数图像上。猪和支持向量机基于的识别。

模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。     假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：   （1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)

绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图规定化,灰度图像的对比度增强,图像的几何变换,图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理. 利用matlab中的GUI向导建立界面，然后写回调函数，实现各个算法的功能。包括图像读取、保存、关闭、灰度化、图像二值化、图像增强、图像几何变换、图像边缘检测。

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率， 可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样 法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行 近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式 的概率密度分布。