计算机图形学课程作业 蕨类植物 实现 vs2005

matlab图象处理中非常有用的程序，RGB图象转化为灰度图象的程序，在运用中很有效-Matlab image processing is very useful procedure, RGB images into gray-scale images procedures, in the use of very effective

一个BMP位图处理类-a BMP Bitmap class

详细的VGA接口资料-VGA Interface detailed information

从前用matlab编的人脸识别的特征提取以及识别程序，希望有用-The previous series of face recognition using matlab feature extraction and identification procedures, seek to help

用鼠标左键来获取位图的rgb值并用该颜色来填充客户区。详见CGetPixel2Dlg::OnLButtonDown-use the left mouse button to access bitmap rgb values and the color used to fill customer area. See CGetPixel2Dlg : : OnLButtonDown

对256色图像进行维纳滤波处理，适用于bmp图像，程序解压后，就可以引入vc环境调试运行-256 color images of the Wiener filter treatment for bmp images, decompression procedures, you can run the debug environment to introduce vc

印章识别算法源码，主要从原图像中提取各分量进行背景去除，然后提取特征-chop recognition algorithm source, mainly from the original image from the background component removed, and then extracting features

三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。因此研究者提出了很多基于BM3D的去噪方法，例如：基于小波变换的BM3D去噪，基于Anscombe变换域BM3D滤波等等。这个算法的大概实现过程如下：对一幅加噪图像，连续地取出参考块，对每一个参考块，执行以下操作：步一. 基础估计1) 逐块估计。对含噪图像中的每一块i) 分组。找到它的相似块然后把它们聚集到一个三维数组。ii) 联合硬阈值。对形成的三维数组进行三维变换，通过对变换域的系数进行硬阈值处理减弱噪声，然后逆变换得到组中所有图像块的估计，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。2）聚集。对得到的有重叠的块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的基础估计。步二. 最终估计1) 逐块估计。对基础估计图像中的每一块i) 分组。通过块匹配找到与它相似的相似块在基础估计图像中的位置，通过这些位置得到两个三维数组，一个是从含噪图像中得到的，一个是从基础估计图像中得到的。ii) 联合维纳滤波。对形成的两个三维数组均进行三维变换，以基础估计图像中的能量谱作为能量谱对含噪三维数组进行维纳滤波，然后逆变换得到组中所有图像块的估计，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。2）聚集。对得到的有重叠的局部块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的最终估计。

利用在Visual C++ 6.0环境下创建MFC AppWizard(exe),实现以屏幕客户区中心为圆心绘制金刚石图案。-Take advantage of Visual C++ 6.0 environment to create MFC AppWizard (exe), the realization of the screen center as the center and draw the client area diamond pattern.

图层合并:将一个图层的所有对象转移到另一个图层，并删除原图层。-Layer merger: a layer of all objects to another layer, and delete the original layer.