初学者教程的分形演示

This system is a low-level feature extraction tool that integrates confidence based edge detection [2] and mean shift based image segmentation [1]. It was developed by the Robust Image Understanding Laboratory at Rutgers University. For information about

整个是一个粗糙的水彩化效果程序，通过若干种图像 运算算法得到，几何运算，代数运算，膨胀 扩散 求边缘等

A New TwIST: Two-Step Iterative Shrinkage Thresholding Algorithms for Image Restoration， 一种先进的图像去模糊算法，实用性很好，对初学者是很好的参考。

实现DEM数据的读取和网格化渲染，同时根据高程不同的高程赋予不同的颜色系统采用C++和OpenGL开发，可实现DEM的三角网渲染、颜色渲染以及贴图渲染

可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作

利用matlab进行CT扫描图像重建。本项目提供二维DFT、正弦图、反投影

直方图均衡是图像处理的工作，以获得所述图像的亮度的均匀分布。如果它是具有低对比度的图像，它是改善图像的亮度的处理。使用cvEqualizeHist（）函数中，图像被分成三个信道，而在cvMerge函数，使每个信道的图像。

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。

应用背景C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法。关键技术图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！

应用背景 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分：一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别，这之中使用了threshold函数去除为前景，当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景；另一个工作是更新背景图片，调用函数accumulateWeighted，根据权重参数可以调整背景更新的速度，将当前图片更新到背景中，这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask，在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。