多尺度形态学分割

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

应用背景Opencv编程实现的绘制图像直方图，涉及图像处理中的直方图概念关键技术Opencv图像处理、直方图、鼠标回调、类结构

下面的 Matlab 项目中包含的源代码和用于 RGB 图像，使用小波变换压缩的 Matlab 例子。RGB 图像只能压缩，然后进行处理。在项目文件中列出了源代码和包含在此项目中的文件。小波变换是图像压缩的最佳技术。

应用背景这个程序是测试各种图像处理的滤波器。您可以打开各种图像格式，处理这个图像，通过使用各种过滤器；关键技术图像处理，各种边缘滤波器，BMP图像打开，图像文件保存， ； ；

基于概率框架的立体视觉匹配和运动估计方法

此代码是在关于图像放大缩小的处理--用到双缓冲解决闪屏问题。

MODIVCDemoExe、 能直接运行，看看OCR的效果

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。

基于opencv的人脸识别，haar-like快速计算，可检测人脸与眼睛 。对应opencv2.0函数，visualstdio2010编程。可同时检测多个人脸与眼部。

通过opencv配置vs2012配置，实现读取视频并且进行车辆计数。用背景差分法能有效背景提取但是摄像头抖动必须控制。该代码运行前提是需要有相应背景图像进行差分。