卡尔曼预测

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

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目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

采用误差反向传播算法的神经 networkk 培训。回 propagagtion 算法用于训练神经网络.backwards 的输入的验证

将图像按像素按位进行求反，取得类似照相底片效果.

这是 MATLAB 火车和测试的 som 神经网络对识别图像的字符像 A、 B 和 C，......等的神经网络显示塑造识别和高质量培训和测试

通过sift算法提取图片的特征，然后用KD算法搜寻匹配特征，用RANSANC算法去除外点。计算单应矩阵H，变换浮动图像，插值计算，使用加权方式进行重叠区的融合。最后得到拼接图像，效果良好。

获取图像任意点的灰度值。可以完成图像的读取，然后使用鼠标在图像上点击，可以获取图像该点的灰度值。程序代码简单易懂，运行速度快。

ES流转PS流代码.主要的函数 Mux(). 当至少有一个码流有数据时，调用 MUX。  

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