RGB转灰度图

X = dicomread(filename) 读取从兼容的数字成像和通信医学 (DICOM) 文件的文件名中的图像数据。对于单个帧灰度图像，X 是一个 N M 的数组。对于单框真彩色图像，X 是 M 的 N 由 3 数组。多帧图像始终是 4 D 阵列。

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

本代码通过去噪，裁剪，Niblack分割，中值滤波最后经过细化得到细化去噪的手指静脉图像

文献 《图像的盲复原研究》以及实现的代码   1.图像去噪MATLAB仿真程序.m 2.图像点扩展函数获取MATLAB仿真程序.m 3.约束最小二乘法图像复原MATLAB仿真程序

使用跟踪移动目标的例子,详细文档。卡尔曼滤波是目标跟踪的主要功能,程序使用卡尔曼滤波器实现正确的跟踪移动目标

基本矩阵可以通过一组对应点确定。这个程序演示了这一问题的榜样。基本矩阵是约束的投影点从现场可以发生在这两个图像的同一场景的任何两个图像之间的关系。

使用c++编程语言，结合opencv库，分别采用拟合法和灰度重心法提取图像中圆斑中心，其中采用迭代法自动确定二值化阈值

WaveLab是Matlab函数的集合，作者和合作者使用这些函数来实现与小波分析相关的各种算法。部分可用技术列表：

屏幕放大镜的源代码，主要模拟windows系统自带的屏幕放大镜，可以学习里面的一些技巧，用C++编写，有兴趣的可以收藏一下。

Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助