SIFT KD树 图像拼接 全景图_多幅图 opencv

利用各向异性扩散方程对图像进行处理，例如去噪，边缘检测

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。

用hough变换检测直线，Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为专利被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性

数字水印技术是标记的一种隐蔽地嵌入在一个容忍噪音信号如音频或图像数据。它通常用于识别这种信号的版权的拥有权。"水印"是隐藏的载波信号; 数字信息的过程隐藏的信息应， 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

cuda上矩阵相乘的优化，对图像处理在CUDA上进行并行运算有很大的作用，帮助理解CUDA寄存器溢出的原因。

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助

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混合高斯模型背景建模实现的运动前景提取(MixGaussExtractForeground)，VS2008+OPENCV实现工程，可以使用，简单方便易懂，注释清晰，i附带测试视频，是学习混合高斯模型背景建模和运动检测的好东西。

已经进过精心调试，使用方便快捷，可以直接运行使用。本代码基于Fourie-Mellin变换原理的图像配准仿真代码，可以直接得出配准图像的旋转平移缩放的数值。

手势识别程序，动态的从射像头获取图像就动态的提取图像中的手势，扣出手势，经过一些图像处理，显示出手势是什么手势