基本图像处理

包括均值滤波，中值滤波，低通滤波。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

一个好用的图片处理开源工程，实现了图片处理的各种效果。代码来源于code4app

ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少，很简单

应用背景H264编码不可缺少的步骤，程序带有文档说明。H264的编码的4*4DCT，量化，zigzag扫描，可以下载下来参考学习。关键技术VS的c++的H264编码部分的部分参考文档，很有参考价值。

这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运行就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法，如主成分变换、三角HIS变换、普通圆柱体HIS变换、拉伸圆柱体HIS变换、相关系数法和Brovey变换等方法。

我们介绍使用现代可编程图形处理单元的 GPU 的实时图像处理技术。GPU 的是本质上的数据并行的 SIMD （单指令，多数据） 设备。通过利用 NVIDIA GPU 编程框架，"计算统一设备架构"CUDA 作为一种计算资源，实现了图像处理算法计算中的会显著加速。我们表明，一系列的计算机视觉算法映射很容易到 CUDA 具有显著的性能增益。具体来说，我们展示了我们的方法的效率，让并行化和优化的图像处理、 形态应用程序和图像积分。

人脸识别的源代码，亲测可用。采用PCA方法简化特征，然后调用opencv库进行实现。

Bitmap实现了将一张图片分解为多张指定尺寸的图片,以及将多张图片合并为一张。...程序编译环境:VS2005 VC++ MFC UNICODE 

资源描述delphi界面下的模糊C均值图像分割程序，可以在MyFile.txt文件中查看每次迭代的结果。

2DPCA人脸识别的MATLAB源码，选用ORL人脸数据库，每个人脸前5张用于训练，后5张用于识别，完成之后可以识别效果。