图像球面化

使用帧间差分法对视频图像进行处理，利用相邻图像帧像素亮度差值来判断运动目标，并利用形态学滤波进行滤波去除噪声引起的亮度变化。

对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

应用背景 VS是2010的，网上寻找教程配置opencv和HALCON，然后运行程序，就可以根据按钮进行颜色提取，最后输出阈值，就可以在程序中进行运用。关键技术 使用mfc编写用户交互界面，然后对RGB颜色进行颜色通道分离，最后判断得出阈值，而且HSI空间对亮度的敏感度很小。

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab

opencv MFC摄像机标定。利用张正友棋盘标定法，计算出畸变参数，进行纠偏处理等功能。适用于单目相机标定，适合初学者学习使用。

在肤色检测、人脸识别、图象和视频检索的研究中,大量算法都是基于对图象色彩特征进行分析的,然而当图象发生偏色时,这些算法的性能会明显下降,甚至无效,而且由于现有的偏色校正算法,引入了其他关于偏色图象的先验性信息,具有很大的使用局限性,为此,提出了一种在只给出偏色图象的条件下,进行偏色检测和自动校正的算法.该算法首先获取并分析偏色图象在RGB各通道内的直方图特征,然后参照这些特征检测偏色通道,并通过调整偏色或非偏色通道强度分布来达到各个通道之间色彩平衡.实验表明,在较大程度的偏色情况下,该算法校正恢复出的图象与原始无偏色图象能达到视觉上基本一致的效果,并具有普遍的适用性.

应用背景该算法能适应复杂变化的环境，准确地提取运动目标，对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果关键技术采用帧间差法和背景差法相结合的运动目标检测方法，

应用背景加噪声的蕾娜图，经过中值滤波处理后输出像素值矩阵，保存在txt中。从MATLAB里读出txt像素值，重置矩阵后输出处理后的雷娜图（降噪）关键技术中值滤波算法核心是取9个值（文件中是3*3窗口）计算出中值输出，需要大量的FIFO。ISE文件中已经编写好并通过综合，可以直接使用。使用时注意更改路径。

资源描述图像处理，聚类分析的ISODATA算法，采用C/C++代码编写，基于MFC框架。

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