视频分割

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。

这个软件是用来寻找角落使用Harris角点检测算法的任何输入图像。Harris角点检测是发现在图像特征的数学运算符。这是简单的计算，并且是足够快的工作计算机上。此外，它是受欢迎的，因为它是旋转，缩放和照明变化无关。Harris角点检测是确定哪个窗口产生大的变化时在任何方向的移动只是一种数学方法。每个窗口中，一个得分R被相关联。在此基础上的分数，你可以计算出哪些是角，哪些不是。这个软件用于查找图像的角落，并突出显示的图像的边界这个概念是用户完全在多对象检测以及图像识别处理。

直方图均衡化进行彩色图像增强的程序源码，与数字图像处理练习配套。本程序是数字图像处理课后习题要求做的练习，内部附有测试图片和所有的程序源码，对学习数字图像处理的人员很具有参考价值。

基于Opencv实现的图像纠偏算法，使用的是边缘检测。先进行图像二值化，在进行黑边裁剪，最后进行纠偏旋转。

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab

文献 《图像的盲复原研究》以及实现的代码   1.图像去噪MATLAB仿真程序.m 2.图像点扩展函数获取MATLAB仿真程序.m 3.约束最小二乘法图像复原MATLAB仿真程序

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

这是一个从图像中提取直线特征的程序，已经达到了一个相对准确的效果，本程序利用的是hough算法，和canny算子，但是美中不足是，图像中的一些较短的直线不能准确的检测出来，所以还需要一定的改进，上传以备大家共享

在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。

应用背景文件源程序基于opencv，包含hough直线检测，kalman跟踪小球，仿射变换以及透视变换，可供初学者参考学习。关键技术本程序通过opencv编写，可实现对图像的直线检测，仿射变换，透视变换，以及通过kalman对小球跟踪小程序，简单明了，初步实现功能，帮助初学者快速入门。