基于灰度图像的直方图均衡化

锐化

先用视频前几帧进行帧间差分，用cvFindContours()得到二值差分图像中最大的连通块作为camshift的初始选择框 程序做的不完善，只能针对类似test.avi的视频进行测试。(读一下函数GetBlob（) 可能有些压缩格式的视频打不开，需要安装Xvid解码器

代码是在李春明教授的Drlse模型上改进而来，用基于区域的符号压力函数替代边缘指示函数，并设置了可变权系数，使初始轮廓线只要位于图片上，无论与待分割目标位置关系如何（目标区域内、外、横跨 ），都能得到很好的分割效果。

此代码将计算 16-点二维离散余弦变换通过执行两个 1 D DCTs.1st 一维离散余弦变换应用于每个输入中的行，并且从这个结果一维 DCT 执行的每一列。它由输入的加法器块，8 点近似离散余弦变换和置换块组成。

输入为要分解的矩阵、端元数、迭代次数、参数喇嘛塔   主要输出为丰度和端元  次要输出为obj还有迭代了几次 该程序用于高光谱分解，是在乘性迭代的基础上进行的改进，是的每个点都能达到稳定收敛。

一个用c++实现的meanshift算法，很有用很搞笑，支持并行计算，适用于高级用户

资源描述实现的adaboost训练分类器详细过程，可配合adaboost算法实现一起使用

应用背景图像处理在现实生活中用的越来越多，机器视觉内软件开发也越来越流行，编程语言也很多，labview变成门槛低，学的快，好用，实用。关键技术图像处理中包括一些基本操作，如图像的读取，灰度转换，滤波，形态学处理，例如：开运算、闭运算、高斯滤波等等，以及文件的保存，图像的差分，阈值的分割。

应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。

是关于 数字图像处理典型算法及实现（源代码），是不错的算法及代码的实现，大家可以借鉴下，愿对大家有帮助。