harris角点检测算法

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分

图像处理，轮廓提取，最新的CAnny算法，你值得拥有，配合hough圆检测，以最新的姿态配合新的需求。。。

附件中提供的代码是根据文章“Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries”编写的，整个程序分为两个阶段，第一，稀疏分解，第二，字典学习过程。在稀疏分解中采用的是正交匹配追踪算法（OMP），在字典学习过程中采用K次奇异值分解方法（SVD）更新字典原子。

输入一张图片，判断是不是人脸，如果是则标出范围。环境： vs2013 + opencv3.0

C++写的读取dicom文件的程序，比较基础。从代码中可以看出dicom文件的相关格式，以及对应的显示方法。比较基础，适合初次接触dicom文件的朋友

我们开发高效通用无参考 （星期日） 图像质量评价 （IQA） 模型，它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架，利用支持向量机 （SVM） 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法，称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性，彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量，人类的主观意见，统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法： 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库，以确定它是否是独立于数据库的性能。

使用QT的环境，可以自行修改，读取raw文件，转成opencv的Mat类。void readRaw(char*name,Mat dst)这个函数主要用取读取raw文件， 并且转化成Mat类。 void writeRaw(char*name,Mat &src)这个函数主要将Mat类写入raw文件。

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完整的人脸识别代码，实现加载的xml文件时事先训练好的。能够有效识别人脸，应对光照、灯光等有很好的检测效果，但对于遮挡还不能有效识别！

静态场景下用于背景差分的背景建模，使用中值法构造背景，简单，高效，能快速构建出背景图像，已通过vc6.0和opencv1.0的测试，算法完整，易于后续的图像处理