图像处理

dsp 黑白变换

应用背景这个应用程序，我试着将我的任务，我已经完成了用C编程，它是用Borland Delphi，哈哈。我只编译和运行。只不过是。下一次将更复杂的图像处理。我只需提交使用的源代码。关键技术利用这个分形源代码，特别是对初学者来说，很实用，很轻，可以理解代码。它是非常有吸引力的初学者设计或图像处理。您可以使用此代码或复制或分发，毫不犹豫，不参与法律。没有许可证需要，没有条件，你可以使用，只是编译和运行。希望有用，下一个会更好。

此代码使用 Haar 级联分类器来检测脸视频饲料 （这里使用的摄像头） 中并显示在一个窗口中 代码已经过测试的配置如下： Windows 7 专业版 （64 位） 2.4.2 OpenCV Visual Studio 2012 终极版

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

用Qt做的界面，使用OpenCV处理图像，利用4层高斯金字塔和拉普拉斯金字塔来实现图像的变换，从而使图像变成像油画一样的效效果，由于算法的限制，这个程序目前仅仅支持图像长宽都为16的整数倍的图像，否则会崩溃~

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析

opencv画轨迹。使用c++语言。是图像处理一个方面。使用camshaft跟踪运动目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

依次读取指定文件内的图像，并对其进行特征点检测和提取，最终进行匹配。图像的检测、提取和匹配都分别以两种方法完成。一种方法参数为指针，图像特征点的检测和提取在opencv中可一步完成，另一种方法参数为向量，特征点检测提取分步执行。故以此为基础的特征匹配在opencv中也有两种实现方法。该算法对两种不同参数类型的方法进行测试，比较其耗时并记录测试信息

生成具有真实感的图形，在给定视点和视线方向后，决定场景中哪些物体的表面是可见的，哪些是被遮挡不可见的，在成运行结果中，可以旋转物体观察效果

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。