基于神经网络的图像压缩

应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征，如运行长度分布，倾斜分布，熵，和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征，其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口，提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在，这2个边缘片段（即连接序列的像素）从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本，这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布，需要考虑的角度，对所有可能的组合，比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试，可以在HTTP：/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词：MATLAB源代码，识别，，作家，作家匹配，作者验证，在线作家识别，边铰链，手写，手写。

先用视频前几帧进行帧间差分，用cvFindContours()得到二值差分图像中最大的连通块作为camshift的初始选择框 程序做的不完善，只能针对类似test.avi的视频进行测试。(读一下函数GetBlob（) 可能有些压缩格式的视频打不开，需要安装Xvid解码器

在c/c++语言下有关于数字图像处理方面图像增强中值滤波的源代码，有许多个头文件。其实自己也没怎么看懂，不过觉得应该是对的吧。

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。

对输入的图像进行二维离散小波变换。使用 Daubechies 系列 1，并可通过看在.zip 文件中的 WD1.py 文件中定义下载的 WD1 模块验证。对不起，没有 README.txtThis 可用于图像处理应用程序如增强和特征提取

应用背景Gabor滤波的MATLAB实现，写的非常的简单明了，适合用于算法开发，设计和理解。关键技术使用MATLAB实现Gabor滤波，适用于算法开发，程序设计。Gabor滤波的程序可能不是很复杂，但实现起来对学习MATLAB，图像处理都有很大的好处，建议可以参照程序设计。

一种快速的基于图像分块字典学习算法对图像处理包含不同的图像处理逆问题求解 包含图像去噪， 图像去模型，图像填充等方面的应用

canny边缘检测算法，基于梯度幅度直方图和类内方差最小化自适应的确定高低阈值的方法，可针对不同的图像，实现双闽值的自适应提取，不需要人为设定任何参数，采用模糊控制技术提取边缘像素。

脑肿瘤检测和图像分析。在这些我已经太给图像和它工作的很好根据区域

这是基于的单目视觉定位导航的代码，智能说是一个工具箱，不可以直接使用需要修改