快速非局部均值

应用背景程序加载压缩图像BMP格式。在左边，它位于初始图像。在变换按钮，它是应用veyvlt Haar变换图像的每个人。转换的一部分图像的转换，大小和格式显示的直接转换窗口。在程序窗口中显示当前转换的结果。这是可以应用到它的量化。在量化窗口设置阈值，并按下确定按钮；流动状态的直线veyvlt变换可以将收益转化，在按下按钮以返回转换窗口变换。在这里，它显示的初始和最后返回转换的量。对图像坐标系中的4个像素的大小进行了正确的返回变换。在返回变换的扭曲发生在2的图像大小的一个图像大小的奇数值。关键技术本程序是描述结果的veyvletama Haar的彩色图像压缩。给出了在C++语言程序的集成embercadero C + +开发环境中通过生成器Xe的描述。对高频数据的阈值修剪标准算法应用veyvlt–系数去除。压缩图像的结果，在RGB和YCbCr格式，哈尔的veyvletam。

OpenCV 2 计算机视觉编程手册--随书源码.大家可以研读一下

这些代码做一些像图像去噪和高-通行证-筛选器操作。 每个图像下载与 BMP 格式可以转换为黑或白色。 您可以将图片 resultats 保存到 bmp 的文件格式。

为自组织地图 MR 图像分割方法的 matlab 程序代码。matlab 涵盖所有阶段初始化、 竞争、 合作和学习。

资源描述 程序实现鼠标画图功能，点击鼠标左键则会以点击位置为圆心画一个圆，而且每次点击画出的圆颜色和上一次都不一样，看起来色彩丰富，很有意思，效果如下图：  

资源描述视频处理需要提取前景，相对于简单的帧差法而言，混合高斯建模能直接提取出前景，但是运算量有些大。

1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点，将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类，类别数就是单词数，聚类中心就是单词，将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像，先提取图像中的sift点，按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词，统计在这幅图像中每种单词的数量，就是词包模型。 注意：生成的文件每行代表一幅图像，将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表，在运行bagofword生成单词包。

C++写的读取dicom文件的程序，比较基础。从代码中可以看出dicom文件的相关格式，以及对应的显示方法。比较基础，适合初次接触dicom文件的朋友

人脸识别是一个容易为人。实验在 [Tu06] 表明，甚至一到三天的婴儿是能够区分已知的面孔。所以有多难能的计算机吗？原来我们知道一点关于人类识别为日期。内部功能 （眼睛、 鼻子、 嘴） 或外部功能 （头形、 发际线） 用于成功的人脸识别？我们如何分析图像和大脑如何编码它吗？它显示了由大卫 · 哈贝尔 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

可以实现双边滤波的一个Matlab程序，自带显示进度功能，处理600*600的图像大约在16秒。