C++人脸检测定位

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

分割单色图像的算法一般是基于两个基本性质图像亮度值的不连续性和相似性。在第一类，方法是分区基于突变的图像强度，如边缘。第二类的主要方法基于分割图像相似，根据预定义的标准地区。不连续性检测：点，线，边缘。阈值技术，面向区域的方法，分水岭分割（一般涉及一个先验知识）。这些计划是应对上述TAT算法

本文介绍了视频增强技术的方法，包括空域增强和频域增强，叙述了几种重要滤波器的优缺点及其适用范围。对有雾图像进行分析，找出雾天图像退化的主要原因是灰度值集中在一个比较高的水平。然后针对这种情况对图像进行处理，使得图像对比度增强。以直方图均衡化为主线，搭配了一些其他处理，达到了较好的处理效果。

matlab练习程序（旋转、径向模糊） 还记得过去写过径向模糊，不过当时效果似乎不好。这次效果还可以，程序中用的算法是：1.求当前处理点和图像中心点之间的距离r与角度ang;2.通过对r的修改得到径向模糊。3.通过对ang的修改得到旋转模糊。一看代码就能全部明白，不仔细解释了。

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。

该程序是实现NLM 的C 源程序，非局部平均去噪算法，在去噪中的好处可想而知，效果不错。可以尝试用一下，看过文章的人应该清楚它的效果，给大家共享下，共勉吧。

opencv初级教程由美国伊力诺理工学院计算机科学系Gady Adam编写， 给出了opencv的介绍，常用函数，编译命令，命名约定和例程， 适合初学者利用opencv做图像处理和视频处理。

C语言实现，快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺，快速傅里叶的输入最好为标准图像大小，否则逆变换后原图会出现模糊，该源码中包含基本的dft变换，速度很慢，但处理任何图都可以。

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