MATLAB实现序列图像超分辨率重建

Markov 随机场  图像分割ICM算法步骤1.设定图像的分类数K、势函数B以及算法迭代次数IterMax2.使用K-均值算法计算初始分割结果3.估计特征场参数4.计算特征场能量 5.计算标记场能量6.根据能量最原则，估计新的分割结果7.判断终止条件是否满足，如果满足则算法停止，否则回到3

类似WINDOWS附件中的画图程序，做到了mspaint.exe一样的功能

Matlab代码的工作包括捕捉视频与我的脸移动进出

 工程在源码包中的“vs工程”文件夹中，为MFC工程。

这是用于文档图像分割的代码，用于从已降级的文档图像中分割前景文本。

应用背景数字图像处理VC实现，对maltab，或VC的初学者，理解和运用各种图形图像处理算法，是很有帮助的，希望能够在数字图像处理，或者VC编程的方面，给你带来帮助。关键技术各种具体的图形图像处理算法比如图像变换，图像增强，图像运算，显示等等，当然也包括一下具体应用，比如图像压缩，图像编码，图像重建等等方面。

在本计画中，我们使用mean-shift演算法来追踪公共交通区域的人体轨迹。

本程序可以将彩色的rgb图像转化为gray灰度图像，而且速度很快，用C++语言编写，经测试没有错误，里面附有测试图片，欢迎下载。

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

资源描述用专业的图像处理软件opencv对图像进行chog特征提取