视频监控开发界面

角点检测，特征点检测，多尺度特征检测，Harris-Laplace 特征点检测。有篇关于尺度不变和仿射不变性特征检测的经典论文

我们介绍使用现代可编程图形处理单元的 GPU 的实时图像处理技术。GPU 的是本质上的数据并行的 SIMD （单指令，多数据） 设备。通过利用 NVIDIA GPU 编程框架，"计算统一设备架构"CUDA 作为一种计算资源，实现了图像处理算法计算中的会显著加速。我们表明，一系列的计算机视觉算法映射很容易到 CUDA 具有显著的性能增益。具体来说，我们展示了我们的方法的效率，让并行化和优化的图像处理、 形态应用程序和图像积分。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

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

应用背景相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！关键技术vs上基于opencv库函数，使用c语言编译，采用张友元棋盘标定法算法，解决面阵相机拍摄图像的畸变。效果很好。可以解决图像的畸变。。。最好需要10张以上有位移偏差的图像。棋盘图必须完全位于相机的视野内。。。。。

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

通过对照片中的数字进行图像处理操作，运动BP神经网络，识别图像中的数字

ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少，很简单

图像的仿射变换，共包括4个文件，全都是matlab文件，分别为affine.m,grad.m,wrap.m,paremetric.m：，对于图像仿射变换以及图像的超分辨率重构非常有帮助。-

斯坦福大学教授写的opencv源码 光流法，这个光流法的程序是能够直接运行的，内部甚至配置好了相关的工程条件和视频