用Matlab实现了五种模糊图像复原方法

立体相机校准源

这是一段 基于视频跟踪的源代码，用C语言编写。主要运用的是帧间差分法，前面会运用到一些图像的预处理，数学形态学方面的处理，比如说二值化、膨胀、腐蚀等等。语言代码里有很详尽的注释，程序可以成功运行。视频格式必须是AVI.  如果想用自己的视频做测试，请命名为video.avi  即可。 希望对大家有所帮助。

两步构建盲图像质量指标框架

在许多应用程序如地学研究、 天文、 地理信息系统使用卫星图像。在图像中最重要的质量因素来自于其决议。卫星图像增强技术利用离散小波变换和奇异值分解。这一技术将输入的图像分解为四个频率子波段，利用离散小波变换和也估计奇异值矩阵的低-低子带图像和均衡通过逆离散小波变换增强的图像。图像分割技术应用于图像增强过程后该模型采用多区域分辨率和马尔可夫随机场技术提高分割精度，提高图像的质量和它降低噪声的卫星图像。

从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中，我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

生物指标是归档的生物数据的统计分析。脸是最好的生物数据最能说明一个人之一。人脸识别系统发现应用在许多领域的脸广泛公认是总是向社会开放。脸识别中人机交互、 安防系统、 社会网络等发现应用程序。

利用opencv库函数建立 高斯背景模型，同时利用EM在线算法更新背景。然后利用背景与前景匹配，提取运动前景，通过一定的算法，可以消除阴影，但是效果不是很理想。

控制台应用程序：blob_tracker 项目概述应用程序向导已为您创建了此 blob_tracker 应用程序。  本文件概要介绍组成 blob_tracker 应用程序的每个文件的内容。blob_tracker.vcproj这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。blob_tracker.cpp这是主应用程序源文件。其他标准文件：StdAfx.h, StdAfx.cpp这些文件用于生成名为 blob_tracker.pch 的预编译头 (PCH) 文件和名为 StdAfx.obj 的预编译类型文件。其他注释：应用程序向导使用“TODO:”指示应添加或自定义的源代码部分。

视频监控中前端DVS的实现程序，支持SIP/RTP等协议。视频编解码算法为H.264，音频编解码算法为G.711，支持多路并发传输，支持264码流封装为RTP包。