HMM隐马尔可夫模型

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

基于Qt的PointGrey灰点相机工程，采用多线程控制，采集图像并保存。Qt-based PointGrey camera project, using multiple threads of control, capture images and save them.

边缘检测是图像处理和计算机视觉 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

利用 opencv 和 haar 分类器的人脸检测。 这是一种代码包含 opencv 的训练，利用 haar 分类器分类器比检测的面孔中不同的图片，可以做为一部电影的不同帧。

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图像的高通滤波和掩模处理, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布   的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)) (u=0)其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。 对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

该代码用MATLAB实现了序列图像的配准和重建过程，具有GUI界面，可以很方便的选择配准算法和超分辨率重建的算法。代码中包含了KEREN，MACEL等等的配准算法，也包含了POCS，差值等常见的重建算法。只需导入序列图像，确定一些参数就可以得到实验结果。

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术

该实例很好的展现了如何通过vsg这一场景图语言加载flt，通过vp将模型经过vsg对节点的读取，成功在vp中展现。此例子短小精悍，容易理解，易懂，通过磁粒子的学习更好的掌握一门古老而又应用广泛的语言-vsg。希望对大家有帮助