基于小波变换的迭代去噪算法

关于图像的各种滤镜特效源代码，约包含100种，如常见的图像处理效果。包括：contrast，hue，gamma，brightness，sharpness，emboss，saturation，exposure，shadow，blend 等等

此代码是用Matlab语言实现的，是对数字图像的质量进行评价，实现的传统的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）的评价算法，还有SSIM

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助

资源描述模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。main.m  ：  程序入口函数bfilter2.m ：滤波函数bfltColor.m ： 当输入图像是彩色图像时的滤波函数bfltGray.m ： 当输入图像是灰度图像时的滤波函数双边滤波器原理.doc ：  解释滤波器的原理效果图.jpg  ：  程序运行的效果

：kinect实例代码。可以实现获取和现实彩色图像信息、深度图像信息、骨骼识别还有声源位置。-kinect example code. You can access and real-color image, depth image information, bones identify the sound source position.

在比赛中通过固定于赛场上空的摄像头获取比赛中的视频图像，然后通过对视频的即时抓帧获取.BMP图像并储存在指定位置。通过基于图像处理的目标识别系统对指定位置图像进行读取显示，并通过一系列图像的处理：图像的二值化、图像的滤波、腐蚀膨胀，取得符合要求的清晰地目标二值化图片，然后通过数学计算取的目标中心的坐标。

通过QT和opencv,在window下使用混合高斯模型读取本地视频，使用高斯混合模型进行背景建模。在新的opencv2.31中的混合高斯混合模型中集成了阴影处理。

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

< 跨度 style="font-size:11.0pt;line-height:115%;font-family："">"前景"的图像中的对象现在变得变换后的图像的直方图这 scripttransforms 这样的图像。