全景球面模型

此代码是《MATLAB图像处理实例详解》中第五章的教学实例，很有用，其中包括图像均值，标准差，等高线，还包括一些空间滤波器，频率滤波器（低通滤波器，高通滤波器，带阻滤波器，同态滤波器）。

对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处理以及特征提取两个模块中，加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实时处理的设计准则。

在学习图像处理时做的汉字点阵字体生成工具，界面是参考网上一个点阵字体生成器，可以获取任意字体和大小的汉字的点阵，为后面的汉字识别提供样本，要用VS2005或者以上版本打开

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应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。

使用MFC实现了对图像的去雾功能，让图像更清晰，能去掉薄雾，雾太后就可能效果不太好，需要进一步改进。但是这个程序已经能够满足一般需求，能够达到实验的基本要求。

2013 cvpr best papers，"DUAL-DOMAIN IMAGE DENOISING"，利用空间域和变换域联合图像去噪，方法简单， 去噪效果堪比BM3D。

本项目应用于医学领域的医学图像融合的多通道digonesis。它将使图像融合的质量更好。

此代码是为了改变图像灰度。这个程序使用Microsoft Visual Studio，代码块等（Visual C++为基础）。图像处理的现代技术。所以喜欢它。

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。