摄像机标定

两步构建盲图像质量指标框架

应用背景Delphi  滚屏截图的演示例子  包含源码及程序关键技术Delphi  裁剪图片  滚动裁图    适合开发裁图的例子

本实验室对人手的实验 对基础者很有用  在实验中首先对图像进行特征点的 采集 然后进行数据的对齐操作，后者在进行对数据点的降维处理 这样的到更有用的数据点

它使用双阈值、 大阈值和小阈值，然后使用苏珊到取消错了角落。

使用C语言编写的图像去隔行的程序，可以处理视频，输入为RAW文件。经多次实现，效果良好，当心使用。使用的MELA算法，即一种线性的领域插值方法，基于的事六邻域。MELA算法是对ELA算法的改进，效果有显著提高。可以作为参考，对初学者很有帮助。

应用背景遥感图像上经常要用到图像融合，尤其是全色影像和多光谱影像，本程序可以很好地融合遥感图像，同时对于其他多模态或者异源影像都可以进行融合。关键技术代码主要采用三种方法进行融合，可以有选择的使用。主要是平均法融合，IHS法融合和PCA法融合，都是遥感图像融合领域常用的融合方法，可以直接运行。

这段代码描述了如何使用Lucky Richardson算法对图像进行插值。

资源描述本课程一共六章：绪论及数字图像基础；第二章：信号处理基础；第三章：图像变换；第四章：图像增强；第五章：图像分割；第六章：图像特征提取与识别。并附有平时作业、练习代码和程序，初学者学完这门课，可以很容易的入门，对图像处理最基本的几方面理论对有所掌握，那么对后面深入学习来说也会容易很多。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

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