可视化界面进行分水岭分割，完全解读图像数据

这段代码是在 matlab 中实现的。输入两个的多聚焦图像和设置的步骤变量设置为 1、 2 或 3 和阈值 T，块大小。输出是一个焦点无处不在的复合图像。

纹理相机的标定算法,象素为4096*2048,在不同角度拍摄的情况下通过验证,几乎100%的通过率,

本程序是基于opeCV的图片浏览器，可实现windows自带图片浏览软件的功能：如图片打开，实际大小显示，适合屏幕大小显示，图片顺时针旋转，图片逆时针旋转，前一图片，后一图像，图像删除等功能。本程序基于openCV2.4.6，需要添加库文件，opencv_highgui246.lib，opencv_core246.lib，opencv_imgproc246.lib开发环境：VS2008关于openCV配置请到网上查阅相关资料，在此不再赘述。 

这里以无线通信网中，我们仿真出了每个基站中的用户能效问题，并且将用户能效用各种图形显示出来，例如火柴棍图，地理位置上的等高线图，还用表格分别说明了每个用户的具体能效值，这样不仅从直观上总结出基站附近用户的大小受哪些因素有关，还详细计算出了用户能效值表，供大家参考。

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。这是购买合众达的DM642开发板时提供的源代码。

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

基于DSP的红外与可见光融合   金字塔算法  该包是在CCS下的用于可见光和红外光的图像融合程序。 融合规则为加权法，任何级数为2   过程为： 滤波->分解->融合->重构

四叉树可以根据它们所代表的数据，包括区域，点，线和曲线的类型进行分类。四叉树也可分类树的形状是否是顺序数据被处理独立的。

对源图像指定区域（通过矩形的左上角和右下角的坐标点指定）使用最小误差最佳阈值法，通过迭代获得该区域的最佳阈值。

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。结合Klaman进行轨迹预测。