翻书效果as3.0源码

“FIR”表示“有限脉冲响应”。如果输入脉冲，则

主程序用matlab，有一个子函数在matlab中调用了c++，完成了图像的多尺度形态学分割

第三方第三方第三方斯蒂芬斯蒂芬的djsdhsadkasjdijmkjfmdppioasjdiop

useful for SAR imaging processing  wellkown algorithm to form the radar image both to processing in range and azimuth direction

harris角点检测源代码，简洁高效，通俗易懂，可以有效检测出图像的角点，并提供了一个画圆的程序，用于在图像上圈出角点。 使用格式为[cnt,posr,posc] = get_harris(img,k,t)  其中img为需要检测的图像，k，t分别为该角点检测的参数。输出cnt为角点数目，posr,posc为各个角点的位置。

本文介绍了视频增强技术的方法，包括空域增强和频域增强，叙述了几种重要滤波器的优缺点及其适用范围。对有雾图像进行分析，找出雾天图像退化的主要原因是灰度值集中在一个比较高的水平。然后针对这种情况对图像进行处理，使得图像对比度增强。以直方图均衡化为主线，搭配了一些其他处理，达到了较好的处理效果。

应用背景在进行图像处理时，由于实验数据要求不同，经常要对图片的大小进行修改，如果只是一两张图片可用一些PS等软件很快的修改，若图片有成百上千张，比如在做人脸识别时，非常耗时，所有可以用该程序来进行批量修改，图片长宽可在代码中进行设置。关键技术主要是opencv中dst_img_rsize的使用，以及如何根据文件名循环的读取图像文件进行批量操作，修改完后如何将其保存又不与原始图像混在一起。

基于camshift(meanshift)的视频运动目标跟踪算法，在VS平台下编写，使用了OPENCV库，基于HSV颜色空间的处理。使用方便，跟踪效果好，显示背景、前景、统计目标颜色直方图。

运用6种算法进行肤色分割，基于opencv1.0+VC6.0，包括RGB、GB，HSV、Otsu、YCbcr，效果很好，而且都是写成子函数的形式，调用方便。稍微修改下参数就能在环境中很好地检测手势和脸部区域。

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。