基于OPENCV开发的掌静脉识别程序

 采用灰度变换的方法增强图像的对比度, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运行就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法，如主成分变换、三角HIS变换、普通圆柱体HIS变换、拉伸圆柱体HIS变换、相关系数法和Brovey变换等方法。

自己一边学一边编的，有放大缩小还原功能的图形界面的图片浏览器，适合初学者继续开发完善。

应用背景程序是在充分理解bmp图片数据格式基础上编写的，bmp图片是数字图像处理较基本的操作对象。程序设计较合理，使用简便，欢迎大家对程序提出有益意见并批评指正。关键技术 程序可以对24或者32位彩色bmp图片进行灰度化处理，程序整合了3种简单的灰度化算法，程序简单实用，是以后深入学习数字图像处理的基础。

用于医学图像重建的反投影算法。电子医疗最好的技术之一图像重建领域，这是最重要的和广泛使用的算法

运用LDA模型，采用Gibbs采样，运用图像标注的关键词，用户对图像标注的tag,采用多模态发掘潜在语义主题对图像标注

我的这个文件，包含了opencv的相关的版本和版本的使用的说明，以及一些常见的实例，有很好的的应用价值，同时还能够提供opencv里的一些常见的函数的查找，另外就是有一些相应的代码的演练，对快速的入门有很高的价值展示。因此值得去学习和下载。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

opencv用多种方法提取特征，分别有颜色提取即：颜色直方图提取；形状提取有Hough直线提取、Hough矩形提取以及边缘直方图提取

采用的方法是在一个小的区域分割的背景减法。 然后手指计数和计数应用被打开。