数字图像处理---任务

本程序功能与Windows下附件中的画图软件功能相近。本程序是在VC6.0平台上用MFC所编，支持多文档和多视图结构，视图为滚动视图，允许分割窗口。绘制方面的功能主要包括绘制各种图元，包括直线、Bezier曲线、矩形、圆角矩形、椭圆（圆）、多边形，用笔或画刷自由绘图，橡皮擦擦除，颜料桶填充，取色和区域选取移动。绘图时可以选择各种画笔颜色和画刷颜色，各种线型和线宽，以及画封闭图元时是否填充，当然，还能设置背景色、清除图像及画布大小调整等，并且在绘图区单击右键会弹出快捷菜单。程序支持保存和读取位图格式。 程序界面主要由标题栏、菜单栏、工具栏、状态栏、绘图工作区及属性页对话框组成，其中有四个实现不同功能的工具栏，包括MFC自动生成的工具条、自定义的工具箱（ToolBox）、颜色盒（ColorBox）和工具属性栏（ToolStyleBox）。其中MFC自动生成的工具条用于保存文件之类的操作工具箱可以选择绘图或操作方式，颜色盒选取颜色，工具属性栏设置工具属性，状态栏中显示鼠标在绘图区的逻辑坐标，属性页对话框可以改变画布大小及设置背景色和前景色。工具栏和状态栏有停靠和浮动功能。

资源描述 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的哪一个，抑或是与两者都有关系。

使用跟踪移动目标的例子,详细文档。卡尔曼滤波是目标跟踪的主要功能,程序使用卡尔曼滤波器实现正确的跟踪移动目标

图像融合程序

对比度增强

应用背景利用配置好opencv2.4.9的VS2008实现SIFT变换的完整的一个DEMO关键技术数字图像处理中图像特征提取技术，两幅图像的匹配问题

在本计画中，我们使用mean-shift演算法来追踪公共交通区域的人体轨迹。

基于wxPython和PyDicom软件包的,可以显示DICOM格式图像的代码,可以读取各个Tag及对应的内容,方便作为作为进一步图像分割和三维重建开发的基础框架

该程序实现了2004年Boykov新的最大流最小割算法，应用在图像分割中的图割模型中，能够最优化图割中的能量函数，代码完整，能够实现。

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0深度帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0深度图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，depth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。