VC++6.0MFC制作的画图程序 带有保存功能

通过采用surf算法，来分别提取两幅图像的特征点，来进行图像的匹配，利用ransac算法来剔除误匹配，实现精确的配准，根据匹配点，计算homography，进行两幅图像的拼接。实际使用中，新建一个控制台工程，将压缩包里面的两个文件加入工程，即可运行。

这是一个基于摄像头的Arm单片机开发的系统程序，具有非常大的所用价值                                                  

这是一个完全工作三维人脸识别系统在 python 中作出。请在自述文件中找到的说明。它实现了以下功能： 1。归一化2.平滑3.内插4.裁剪5.缩放6.关键点提取7.旋转

采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像 , 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

在这里，我将附上用于jpeg标准的使用dct技术的图像压缩的matlab代码…这是我的b tech项目标题。测量并比较了不同类型图像的压缩比、PSNR、MSE等参数；

在图像中，颗粒与颗粒之间会有接触，先检测出颗粒与颗粒的接触点，也就是契形点，将颗粒接触的两个契形点找到，用直线连接，并分割开，完成接触颗粒的自动分离

在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

下面的 Matlab 项目中包含的源代码和用于 RGB 图像，使用小波变换压缩的 Matlab 例子。RGB 图像只能压缩，然后进行处理。在项目文件中列出了源代码和包含在此项目中的文件。小波变换是图像压缩的最佳技术。