特区 BM3D 算法的 SAR 图像去噪方法

该方法能够处理无约束的模糊，但也允许使用或先验信息的约束上模糊筛选器，以及参数化的方式定义的筛选器的使用。

本源码是基于《A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects》一文实现的，该方法是基于图像中各个像素点的建模方法，提取的纹理特征的方法为LBP直方图，每个像素点的背景模型中包含K（一般为3或5）个LBP直方图，在后续处理中每来一帧时先进行前景检测，然后更新背景模型，如果当前像素点的LBP直方图和其背景模型中的任何一个直方图都不匹配时，就把权值最小的那个直方图替换成该像素点当前的直方图，并且设置其权值为一个很小的值，如果当前像素点的LBP直方图与其背景模型中的某一个最匹配时，就更新那个最匹配的直方图，并且更新其权值，背景模型中的其他直方图只更新权值。更新完之后进行权值归一化，根据权值大小进行排序。

此代码将检测图像，然后使用肤色属性检测人脸

这是一个基于opencv的运动检测  主要使用opencv中的blob实现对视频中运动物体的跟踪监测，本程序实用性强 已经验证过了 修改一下即可直接使用

图像分割。用于测量分割图像的性能。这里给出了MD、PSNR等指标。

能够得到双目摄像机的差异图，用于提取两幅图的深度信息。通过匹配，计算时差，由时差和深度的关系，计算得到深度信息。差异图的计算中，匹配采用块匹配，计算为差异信息，增加了能量函数作为度量。输入参数为视差范围。

运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

对比度增强

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

On this site you can: visualize Gabor functions, use a Gabor filter for edge detection and extraction of texture features, simulate simple and complex cells (visual cortex), simulate non-classical receptive field inhibition or surround suppression and use it for object contour detection, and explain certain visual perception effects.