lzw-hafuman image 图像压缩 编解码

可以用于将一幅彩色图像分成RGB三个通道，并把每个通道的灰度直方图表示出来，很直观的了解图像各通道灰度值的分布区域

matlab练习程序（透视投影，把lena贴到billboard上）本练习程序是受到了这个老外博文的启发，感觉挺有意思，就尝试了一下。他用的是opencv，我这里用的是matlab。

基于sift的图像复制粘贴篡改检测算法，该算法首先提取出sift特征，用的是网上提供的提取sift的混合编程方法，然后将sift特征进行匹配并聚类，再用RANSAC算法剔除误匹配对，最后用线段将原始块和复制粘贴块中的匹配点连接起来。此算法能抵抗各种后处理操作，如旋转、尺度缩放、添加噪声等以及它们的几种组合。

应用背景 适用于数码相机等手持设备拍摄到的字符图片实现图片左下角时间识别、图片中存在的较大字符区识别。 字符区字符数建议8个以上，如果要识别的字符数有变化，可对程序中一个对字数数进行筛选的参数进行修改即可。 关键技术关键点：如何在整个图片中搜寻到字符区的方法以及搜索到以后如何进行筛选出真正的目标区。

水效应

C++实现了图像处理的腐蚀和膨胀算法。MFC工程实现，工程配有效果图，可直接使用。

本代码是使用matlab实现的LBP算法，适合于初学者进行学习研究，如果在学习中间遇到问题，欢迎大家相互交流学习，共同进步提高。

Mpeg-4 视频编码程序， 使用 C 编写。 如果想了解 Mpeg-4，请查看此代码

利用均值濾波、形態學運算、canny找邊緣來切割血管，医学图像处理是图像处理领域中的重点与难点问题之一。随着数字图像处理技术的快速发展,借助电子计算机等辅助手段,医学图像的提取方法以及图像质量都得到极大的提高。眼底视网膜图像是人体唯一可以非创伤直接观察的较深层微血管,对视网膜血管的分析研究有助于疾病的精确诊断。然而,由于视网膜血管图像的灰度分布不均匀,目标血管与图像背景的对比度低,再加上图像噪声的污染,使视网膜血管的自动分割非常困难。所以,通过建立眼底视网膜图像的计算机辅助分析系统,对眼底视网膜组织进行定量分析与定性检测,对临床眼科学的病理诊断具有非常重要的意义。本课题在查阅大量数字图像处理的文献基础之上,结合DRIVE眼底视网膜图像数据库模型,通过分析不同图像分割算法的特性,对眼底视网膜血管图像进行了分割实验与对比分析,主要过程如下：1.对视网膜图像预处理。通过分析RGB彩色系统模型,对各通道的视网膜图像进行对比度比较。掌握数字图像处理的基本操作方法

Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法，此算法的神奇之处，就在于对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。