基于Hausdorff距离匹配方法

PHP缩略图生成器

    图像处理方面的源码，能过加载256位的bmp图片，用霍夫曼压缩的方法将图片压缩，是图像压缩的一种，源码经过调试，在VC6.0下能够使用，这是我课设的时候用的，保证能运行。

此代码是用Matlab语言实现的，是对数字图像的质量进行评价，实现的传统的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）的评价算法，还有SSIM

C语言实现，快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺，快速傅里叶的输入最好为标准图像大小，否则逆变换后原图会出现模糊，该源码中包含基本的dft变换，速度很慢，但处理任何图都可以。

数字图象处理 框架 完整的，可以直接使用的，非常方便的  里面包含 ImageProcess.cpp  和.h的文件.希望能够帮助读者。本人也是小白，刚刚起步，有疏漏的地方希望大家多多关照。大家共同进步！

开幕式和闭幕式是形态学图像处理，可以用来填补在对象上的小洞和移除小不良对象的复合经营。我曾经申请关闭图像删除一些小孔，并保持较大的。为此，我已经用盘形大小大于小孔但小于大孔的结构元素。第一项产出： 另一幅图像，我已数的近似数圈，但圈子首先分割出来行。我已经用开放盘形结构元素删除的行。我有试着构建元素大小 9，11，13 等来找到一个最佳规模。一旦删除了行，我已经用抄送标签来计算圈数。第二个输出:

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

该程序是使用MATLAB编写的代码，代码为超像素分割算法的代码。代码实现了超像素分割的自动选取种子点，分割速度快，对于一些小区域的目标也能准确分割出，分享给各位图像处理研究方向的人使用！

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

C++写的读取dicom文件的程序，比较基础。从代码中可以看出dicom文件的相关格式，以及对应的显示方法。比较基础，适合初次接触dicom文件的朋友