匹配滤波匹配滤波匹配滤波

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

可以运行的图像处理软件，排除了一些兼容性错误，功能有：图像几何变换、正交变换、图像分析、格式变换等

NAO机器人，利用视觉，opencv，实现服务机器人的水位识别功能。图像处理，包括灰度变换，二值化，滤波，光流法，计算像素点高度，确定水位比例等。

应用背景人脸检测是自动人脸识别系统中的第一步，也是最重要的一步。它的可靠性大大影响整个系统的性能和可用性。关键技术版本：7；7版本增加了一个神经网络的实现。请访问该程序的官方网站，在地址：http://www.facedetectioncode.com你会找到关于如何运行程序的说明，一些基本的算法和一个论坛和一个联系页面来讨论它。运行程序： ； ；1所有文件和目录复制到MATLAB的工作文件夹 ；为运行这个程序，你必须有图像处理工具箱2 -找到一个名为“主”的文件。3 -双击此文件或键入“主”在命令窗口中4 -一个菜单将显示。点击“火车网络”，等到节目结束后，才进行培训和5 -点击“测试照片”。将出现一个对话框。选择一个JPG图片。 ； ； ；6-wait直到程序检测到一些面孔

里面有椭圆拟合的代码和利用最小二乘法不断迭代最终检测出椭圆的方法，使用性好，精度高。首先随机找出三个边缘点拟合初步椭圆，r然后寻找第四个边缘点来验证初步拟合椭圆的效果，如果可以，然后利用直接最小二乘法设定距离阈值，收集边缘点重新拟合椭圆，不断迭代，最终能检测出准确的椭圆，检测速度快，有抗噪声的能力。

这是一个基于hog的行人检测，只要你在这个文件下加上你需要检测的图片，以及安装opencv2.4.9即可完成检测。效果还是很不错的

两步构建盲图像质量指标框架

解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。

资源描述 资源描述(VS2010+openCV2.4.11) 基于Gabor+PCA+SVM的性别识别共有三个程序组成：1）图像预处理，从人脸数据库提取人脸，为提取特征做准备；2）运用Gabor对特征提取，并用PCA降维，训练出SVM性别分类器；3）由训练出SVM性别分类器，对输入的图像进行性别识别。这是第三部分代码。

这是关于立体匹配的程序，其中使用的匹配算法包括NCC、SAD、SSD算法，对于学习立体匹配的朋友来说是非常有帮助的。