图像融合工具箱

采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像 , 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

基于vc实现的数字图像分割，提供了基本的源代码，经典的图像分割算法，以及加载图片和显示图片的基本函数，为图像处理专业初学者提供了较好的学习资料。

WaveLab是Matlab函数的集合，作者和合作者使用这些函数来实现与小波分析相关的各种算法。部分可用技术列表：

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

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。

不用系统的拍摄界面  自己定义拍摄显示大小 可实时显示拍摄到的画面   保存文件

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首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

边缘检测是一个非常耗时的过程。这个项目的目的是比较并找出最佳域 （频率域或空间域） 的快速边缘检测，确定最佳的方法高斯差分 sobel） 的快速边缘检测。在 matlab 环境中编写此项目。测试结果简要地叙述了下面，在大小 512 × 512 图像上运行时。狗在索贝尔在频率域-0.128717 秒时间索贝尔在空间域-0.010328 秒频率域-0.150253 秒时间在空间域中的狗-0.045588 秒时间花费的时间

本人从别处下载得到的运动图像检测系统，觉得还不错，分享下。