图像去噪

这是SIFT算法的C++实现代码，对于SIFT检测子，SIFT描述子的代码编写很具体，对照原文博客来看的话，理解效果会更好。对于初次学习SIFT的菜鸟来说，是很直接，也很不错的一种学习选择。

应用背景本科毕业设计，题目为 《基于深度学习的车辆识别系统》。本代码为对图片的批量处理，将图片用opencv转换为文本数据形式。关键技术对图片进行批量转换，由于深度学习模式是对向量进行学习，本处代码主要为将指定文件夹内的图片全部转换为0~255间的数字组成的向量，并存到文本中

图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效

使用IR 模块  DE2-115 开发板配备有一个红外接收（IR）模组（型号：IRM-V538N7/TR1），相关的电路图可以在DE2-115 系统光盘里面的DE2_115_datasheetIR_Receiver 目录下找到。需要注意的是，这个一体化接收模组，仅兼容38kHz 载波脉宽调制模式。附带的使用uPD6121G 芯片编码的遥控器可以产生与接收器匹配的调制信号。

这是一个涉及卡尔曼滤波用于跟踪在给定的视频帧上的 morving 对象的应用程序.，......

using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D  请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

中值滤波是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

对于图像饱和度问题进行适当调整，采用了HSV->RGB转换的方法，OpenCV+VC6.0，该方法自动生成dll，并且附有调用函数。 saturation.cpp生成饱和度调整dll baohedu.cpp调用dll saturation.h头文件 学习交流用， 亲测能运行。                                      &n

图像匹配就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别，来表示二者的相关性，相关性的大小即可表示匹配的准确率，使用fft算法实现两幅图像的互相关匹配，可以对有角度旋转的图像实现匹配。