高效中值滤波算法

一种基于SURF的图像拼接算法，用MATLAB设计GUI界面，导入图像，并可以改变图像的像素，以满足不同图像处理的要求。同时提供3种不同的图像处理结果。很好的满足了图像处理的不同要求。

VC6.0实现读写R12版本dxf文件并显示，读写过程中能将圆弧替换为直线，并基本保证原有形状！

基于相位相关性的运动估计实现方法，matlab代码

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

蚂蚁 clony 聚类算法在图像分割、 Lumer 和 feita 都有实现这种算法对数据聚类

应用背景演示3dstereo三角形C++ DirectX d3dvertex SetRenderState d3dtransformstate_projection， ；stereorender DrawPrimitive关键技术HRESULT stereorender（lpdirect3ddevice7 pd3ddevice，int ieye）{ ； ； ；d3dmatrix matview，matproj； ； ； ；浮fmview_41，fmproj_31； ； ； ；d3dmaterial7原料； ； ； ；zeromemory（&；原料，sizeof（原料））； ； ； ；zeromemory（&；matview，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；zeromemory（&；matproj，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_view，&；matview）； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_projection，&；matproj）； ； ； ；/ /保存当前视图 ； ； ；fmview_41 = matview _41； ； ； ；fmproj_31 = matproj _31； ； ； ；/ /改变/投影矩阵 ； ； ；matview。_41 = fmview_41 + ieye * g_famp； ； ； ；matproj。_31 = fmproj_31 + ieye * g_fzp； ； ； ；pd3ddevice - & gt；settransform（d3dtransfo

使用openc读取并显示一张图像。作为一个范例，该样例使用的是opencv 2.0的接口和函数，使用了Mat（2.0新加入的结构），调用了imread、imshow、waitKey等函数用于绘制图像。

此代码是《MATLAB图像处理实例详解》中第五章的教学实例，很有用，其中包括图像均值，标准差，等高线，还包括一些空间滤波器，频率滤波器（低通滤波器，高通滤波器，带阻滤波器，同态滤波器）。

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

应用背景本程序是使用vc++写的，主要用于数字图像处理，源码为原创，可以运行，实现的功能为图像的几何变换，如有疑问可与我联系。关键技术图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。