中值滤波和快速中值滤波算法（含图像的打开和显示，且可计时比较）

通过使用 cuda 的 Jpeg 2000 年执行。 -转换为 BMP-> 与您的 NVIDIA GPU JPEG2000 -命令行工具和 CUDA/c + + 库 -为有损和无损编码 -最快的开放源码 JPEG2000 编码器之一： 将编码 27 200 万像素 -RGB 图像在 4.0 秒 (有损) / (无损) 在 280GTX GPU 上的 6.2 秒

运用harris角点检测算法实现角点检测，根据阈值筛选角点。opencv2.4.3

虹膜识别的完整程序，有图片，有说明，可以用。

资源描述基于vc++的opencv图像处理，提取图片中的轮廓信息，过程包括二值化图像，边缘检测等

资源描述用actionscript3.0做的能够对小的图像进行简单的处理，比如将彩色照片变为黑白，反相，锐化，加噪处理，平滑处理等，具有打开图片和保存处理过的图片的功能。

局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法，所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征，它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来，由于其优秀的分类特性和计算的简便性，使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。

我的任务是要熟悉图像和网格分割算法，使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构，而莫尔斯理论建构的空间顺序，注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接，通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上，流域程序认为图像或网格被水淹了水，与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升，从相邻盆地水域满足沿分水岭线，成型段边界。这通常会导致 oversegmentation，所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程，由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷，法国 ；其中建立流域的方法，在附近区域图，并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点，即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图，而彩色图像映射到颜色空间，在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法，在 c + + 语言。在灰度案例中，我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像，我是能够有效地再现的原创文章，结果，但该算法很难调，和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型，为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法，以及前瞻性的执行有关的潜在问题。

通过用MATLAB编程实现在复杂背景下检测出是否有人脸的存在如果存在就在原来的图像中标出来程序中用到了图像处理的多种算法图像膨胀腐蚀开运算闭运算等等

本段程序主要实现的是视频的分帧处理，就是把一段视频分解为一张张图片，可以使视频转换为图片进行图片的处理。有的软件对视频格式要求严格，这就要求对视频的格式和大小进行转换和修剪，通过视频的分帧处理，就可以剔除掉没用的，或者不清晰的图片，然后再通过合帧处理，生成符合要求的视频。

Volume可视化是的图形化表示法在三维网格定义的数据集的创建。卷的数据集具有多维数组的标量或矢量数据的特点。这些数据通常定义对晶格结构代表在 3-D 空间采样值此代码将加载数据并将其显示在 3D。