纹理提取

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

采用多个结构元素对图像进行开、闭、腐蚀、膨胀等操作，并进行了高帽变换、提取边界线、获取梯度、开重建等操作。

A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models2006 Tsai 经典的阴影去除方法 颜色空间转变（HSI）；阴影初分割；形状（边缘）保留；阴影补偿，完成最终阴影分割。亲测，自己一笔一笔写出来，而且经过验证，希望大家喜欢。后续给出Tsai方法的改进版本Chung方法，也是经典！有问题欢迎联系roma_white@m.scnu.edu.cn

利用SIFT算法实现图像特征点的检测与提取，再用SANSAC算法筛选优秀特征点。

用于检测图像中的显着区域的显着图。代码是用matlab检测显著区域。 ；有效的方向特征，绘制。

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。

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。

此程序分配的 MIL 应用程序和系统，然后显示使用图形函数的欢迎消息。它还演示如何要检查有错误。

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翻译 maninwest@Codeforge 作者:Manas Bhardwaj@CodeProject 这里是简单地演示使用HTML5实现蛇梯棋游戏。 背景 这个游戏通常需要两方进行。但是，这个实现是单击游戏，主要用于展示用到的原理和背后隐藏的潜力。 我希望能深入探索HTML 画布元素 - 也就是这个游戏的核心。  我们首先将了解一下画布元素，然后再查看它在蛇梯棋中的应用。 画布 画布是引入 HTML5 的一个新元素，正如字面意思所示，可以通过它使用java script绘制图形。它可以绘制图形、图像和动画。让设计师、动画制作者更加方便。 在某些浏览器中，画布元素不受支持，但是在  Firefox 1.5 及更高版本中，Opera 9 和更高版本中， Safari, Chrome, and Internet Explorer 9 的新版本中均受支持。 使用代码 让我们看看 是如何在游戏开发中使用的。从一个包含 元素的简单 HTML 页面开始。