脑肿瘤

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

使用的 opencv 版本為2.4.9 在Visual Stdio 2013 C++下編譯 簡單的show image 程式

Ramtin Shams 07年发表的文章《Speeding up Mutual Information Computation Using NVIDIA CUDA Hardware》 利用CUDA计算互信息实现加速，此为此方法源码。 源码包中包括源代码以及相关论文。

包括8位、24位位图的读取、重写、灰度化、滤波、边缘检测、旋转等操作，对于初学者有极好的参考价值

附件包含各种不同的图像去雾代码，暗原色去雾，SSR，MSR，MSRCR，Tara去雾，双边滤波暗原色去雾，联合双边滤波暗原色去雾等等。适合于做图像去雾算法的人学习。

//______________________________________________________________________________ // // Copyright (c) Cypress Semiconductor, 2011 // All rights reserved. // //______________________________________________________________________________ #ifndef CyUSBH #define CyUSBH #ifndef   __USB200_H__ #define   __USB200_H__ #pragma pack(push,1) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

此代码是用Matlab语言实现的，是对数字图像的质量进行评价，实现的传统的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）的评价算法，还有SSIM

这一项目显示了如何执行的基于另一个彩色图像的灰度图像重新着色的示例。它简单使用彩色的图像的作为模板来创建搜索会派生的灰度图像的新的 RGB 值的哈希值。代码使用仅 ImageIO，没有额外的库所需。

OpenCV/c + + 程序计算，然后可视化图像的猪描述符。该程序采用 HOG 描述符并通过遍历所有块和将梯度的长处为每个单元每个块添加到每个单独的单元格来计算每个单元格中的梯度幅值，然后最后平均梯度的长处。

图像的灰度阈值变换、灰度窗口变换、灰度拉伸、直方图均化以及图像的平滑和中值滤波等都是数字图象处理中较为常用的算法。通过实现不同的算法来直观的看到图像处理结果，但是只能处理256位灰度图。