基于图割的图像分割源代码

颜色分类案例，展示了如何使用分类器来实现颜色识别功能。文件包含一个色谱图像、演示程序和SVM分类器文件。程序大致思想为：1. 将图像变换到HSV空间；2. 采集每种颜色的样本点，加入到SVM分类器；3. 训练SVM分类器；4. 循环获取带分类的点，进行分类识别。

这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。

这是在matlab中实现读取BMP位图的一个代码。按照bmp格式图片的文件头信息来定位到不同地方从而确定图片信息，然后根据读取的信息来读取图片并显示出来了。适合初入门者学习使用。

这是一个利用MATLAB进行合成孔径雷达点目标仿真的典型程序，主要采取了距离-多普勒成像算法、chirp-scaling成像算法，并且还对成像性能包括积分旁瓣比、峰值旁瓣比作了仿真分析

在directshow的基础上实现对视频源亮度的调解，以更好的适应不同的环境，经过测试有一定的效果。特别是在光线叫暗淡的环境下能够获取较高亮度的图片。

这是基于一个勺子形状图像的识别程序，基于形状因子的提取，方法是循环遍历的方法。

双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。  双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。    为了加速图像处理速度，本程序为多线程并行运行，加速效果显著。

斯坦福大学教授写的opencv源码 光流法，这个光流法的程序是能够直接运行的，内部甚至配置好了相关的工程条件和视频

是一个很好的对于案例采用matlab的源码形式，很好的解决了实际出现的问题，对于初学者而言能够很好的接触和学习!也可以在很大程度上用于其他的用途。

边缘检测是一个非常耗时的过程。这个项目的目的是比较并找出最佳域 （频率域或空间域） 的快速边缘检测，确定最佳的方法高斯差分 sobel） 的快速边缘检测。在 matlab 环境中编写此项目。测试结果简要地叙述了下面，在大小 512 × 512 图像上运行时。狗在索贝尔在频率域-0.128717 秒时间索贝尔在空间域-0.010328 秒频率域-0.150253 秒时间在空间域中的狗-0.045588 秒时间花费的时间