过滤图像处理中心

这段代码膨胀航空影像中建筑物边界的面具。 目标是借助扩张面具建筑边界之外的特征提取。 因此，我们只需要在膨大的边界地区。

寻找最佳的路径匹配两个时间序列信号将许多研究者的主要任务是在这些应用程序中的重要性。动态时间弯曲 (DTW) 是一个突出的技术来完成这项任务，特别是在语音识别系统。DTW 是匹配的技术，在其中测试信号是拉伸或压缩根据参考的模板成本减少消耗。虽然有在语音识别中的隐藏马尔科夫模型 (HMM) 等其他先进的技术和人工神经网络 (ANN) 的技术，DTW 广泛应用于那些嵌入在手机等小型嵌入式语音识别系统。此的原因由于 DTW 引擎，这使它适合许多移动设备的硬件实现的简单性。此外，在大田中的训练程序是非常简单、 快捷，而 HMM 和人工神经网络的竞争对手。

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在 matlab 中实现的直方图均衡代码 非常简单和巧妙地完成代码

应用背景简单的图像处理，希望能在校准面板上找到中心点，找出如预期的那样，进入灰度图像，通过低通率和历史的图像，对图像进行滤波，寻找精确的点质心！！！希望所有的人可以尝试！关键技术讨论的技术将允许进行全面的校准和校正x，y的像素坐标而只考虑两标定和校准的测量。这些都是通过查找所观察到的，和一个校准目标的坐标。任何鱼眼镜头有约球面形状可以用这种技术来校正失真。测量被采取发现镜头的边缘和质心。这些可以由计算机自动完成并没有需要任何有关镜头或校准目标位置的知识。三分之一测量采取的球形失真的程度，这是通过比较预期测量所获得的测量，然后绘制一个曲线，描述的失真度。

这个代码用来筛选其中包括三棱镜对圆高斯噪声、 saltpepper 噪声和相干斑噪声干扰的图像中的噪声。

此项目需要输入的眼图像，并标识使用赫模板眼中的神经。结果有一个输入的图像和灰度级 coverterd...然后赫模板用于标识在眼中的神经。它还可以检测容器

基于opencv2.4x的提升小波变换

对上传的图像执行otsu阈值技术。