Delphi文体与图象的打印

在这个程序中，通过离散小波分析和输入图像来得到一个基于高频子带图像插值的图像分辨率增强技术。边缘的增强的基于平稳小波变换 （SWT） 引入一个中间阶段。为了将输入的图像分解成不同子带，使用了离散小波变换。然后，对高频子带以及输入的图像进行插值。估算的高频子代通过平稳小波分析得到的高频子代修正。然后，所有这些子相结合，通过使用逆离散小波变换 （IDWT） 生成一个新的高分辨率图像。定量和视觉结果显示了该方法的优势超过常规和先进的图像分辨率增强技术.

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

此代码演示了如何使用基于特征的图像配准技术自动创建一个全景。特征检测和匹配是在许多计算机视觉应用，例如图像配准，跟踪，及物体检测用强大的技术。在这个例子中，基于特征的技术被用于自动缝合在一起的一组图像。为图像拼接的方法是基于特征的图像配准的扩展。代替登记一对图像中的，多个图像对被依次登记相对于彼此以形成全景图。

用块匹配法进行运动估计的matlab实现方法，返回运动矩阵

用于检测图像中的显着区域的显着图。代码是用matlab检测显著区域。 ；有效的方向特征，绘制。

matlab练习程序（生成希尔伯特曲线） 能够使用这样一条线遍历图像中所有的像素，不过这里没有这样做，而只是生成了这样一条曲线。程序中h,w是最终图像的高和宽，n为希尔伯特曲线阶数。这里如果n等于log2(h)或log2(w)，则图像就全为白了，也算是正好遍历所有像素了。当然，n很大的话，图像也是全为白的，不过，那样不算正好遍历吧。代码中生成曲线的核心函数可以在 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

在

用于曝光融合的常用图像序列，从欠曝光到上曝光；

ijl工程文件， #ifdef IJL_MSEXPORTS   #define IJLFUN(type)             extern __declspec(dllexport) type IJL_STDCALL   #define OWNFUN(type) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报