QR code 编解码程序--汉化版

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩，编码。计算压缩比，PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

EmguCV的官方网站上的例子中，有SURF算法的实现，其实现的时候利用的GPU的加速，看着比较复杂。此外，官网上例子的实现并没有做界面，看着不舒服，加载图片也不是很方便，因此，为了学习，我将官网上的例子进行了修改，去掉了GPU加速的部分，然后在做了显示界面，操作起来更友好些。 我是在Vs2012下使用2.9Alpha版本的EmgucV做的。 窗体上有两个PictureBox控件，一个用来显示待匹配的源图像，一个用来显示匹配的目标图像。然后相对应的有三个Button控件，第一个用来打开源图像，第二个用来打开目标图像，第三个用来匹配，当点击第三个Button控件实现匹配，匹配的图像显示在新的窗体上，新的窗体很简单，就一个窗体.

利用给定视频序列中连续相邻的三帧图像的简单运算获取目标图像。目标检测的一种有效的方法，具有显著的效果。

Harris角点探测算法函数，input: 灰度级图像  output：角点位置，行列索引值非常简单实用的图像特征点探测算法。也没什么好说的觉得写还行就传上来分享下顺便混点经验。。。。。。

弄了几天总算出来效果了，原来一直对menashift算法中权值w的下标理解有错误。核函数使用的是简单的Epanechnikov，带宽h和搜索区域的大小都是固定的这个有待改进。摄像头使用的是笔记本自带的摄像头。

OpenCV检测原理主要步骤为：1.加载分类器。用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下2.读入待检测图像。读入图片或者视频。3.检测人脸。

红外人脸识别，不受光照影响，不易受面部皮肤损伤，

从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中，我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用

应用背景局部二进制模式（LBP）算子定义为灰度不变纹理测度，来自于局部邻域内的纹理的一般定义。通过其最近的扩展，LBP算子已成为一个真正强大的测量图像的纹理，显示效果出色在许多实证研究。LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性，对单调的灰度变化关键技术LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性，对单调的灰度变化。另一个同样重要的是它的计算简单，这使得它可以在具有挑战性的实时设置分析图像。LBP方法及其变种已经被大量应用在世界各地的应用。枸杞多糖是一种非参数核，总结了图像的局部空间结构。而且，它是单调的灰度变换不变性，因此LBP表示可能不敏感照明变化。这是一个非常有趣的特性，在虹膜识别。基于虹膜识别的个人身份识别近年来备受关注。几乎所有的国家的最先进的虹膜识别算法是基于统计分类和局部图像特征，这是噪声敏感，几乎没有提供完美的识别性能。我们已经开发出了一种新的虹膜识别方法，利用直方图的局部二进制模式进行全局虹膜纹理表示分类。关键词：MATLAB源代码，，，虹膜，识别，分割，检测，验证，匹配，LBP，地方，二进制，直方图模式。