图像缩放处理

关于合成孔径雷达的最常用的成像算法-距离多普勒成像算法（RD）的实例。能实现场景内多个目标的成像结果的仿真。经修改可以很容易修改成针对特定场景的RD成像。

数字图像处理，C++源程序

主要是对有明显图像轮廓的图形进行轮廓跟踪，也就是边界跟踪！主要是对有明显图像轮廓的图形进行轮廓跟踪，也就是边界跟踪！

osg与qt 学习过程中显示入门程序，通过osg 与qt quickly 的结合实现对3D 图像的处理和优化作用。包括所有的源代码，可以在配置好编译环境的条件下直接运行。

医院的医疗影像系统，c++开发的，效果很好，比市面上用c#写的好，图像处理还是用c++做的好，处理性强，很有参考价值可用来二次开发很有用。

通过opencv对图像进行二值化、滤波等操作，检测人脸！

应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。

合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

应用背景图像处理在工业自动化的应用很广，本程序就是采用商业图像处理库halcon与MFC联合编程，对一环形物体进行内径和外径的测量，将检测的结果通过三菱PLC的专有计算机链接协议与PLC进行通信，从而实现工业自动化。关键技术如何用图像处理库halcon连接工业相机，如何采集图像，如何对图像进行处理，如何让halcon与MFC联合编程。如何实现三菱PLC的计算机链接协议（类似modbus协议），如何从.ini文件中读写数据。注：此程序必须要在电脑上安装halcon10.0版本，并链接相应的库。