MATLAB实现序列图像超分辨率重建

Multiresolution Spline whith aplication to image mosaics, Laplacian pyramid blendin。这是国外一个牛人于2010年完成的一个开源图像融合源码，是基于拉普拉斯金子塔分解的图像融合，其中封装了一个图像操作库，运行效果不错。

对图像进行对数、指数灰度变换。对数变换扩展了低灰度区，压缩了高灰度区，能使低灰度区的图像较清晰地显示出来。而指数变换一般用于对图像的高灰度区给予较大扩展。源码包中给出了源码和要处理的图片，1、4两张分别为过亮过暗的图，经过相应变换都能得到较好的效果。

PCI桥芯片基于PCI9054，实时采集CMOS相机输出的LVDS信号并实时显示，经测试可用。

这是一个特别适合初学图像处理的人看的程序，在MFC的平台上加入了opencv，利用简短的代码实现一些非常酷炫的功能，让人形象的感觉到opencv在图像视频方面的强大之处，让你感受编程的乐趣。

android视频录制，模仿微视，支持按下录制、抬起暂停。进度条断点显示。视频录制存在的问题：1.如何获取摄像头的数据2.如何把获取到的数据保存到视频文件中3.如何录制音频，并和视频合并4.录制视频时如何实现暂停功能5.android摄像头支持

应用背景图切算法是组合图论的经典算法之一。近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。关键技术 交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔以及在前景的周围画一个方框等。

可以控制多种相机的开源程序代码，例如佳能，尼康等，并且能够实现PC上功能操作

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测

边缘检测是图像处理中的最重要的主题之一。为此提出了许多方法但他们大多有表现疲弱中噪声的图像，因为噪声像素决意作为边缘。在这个项目中，两种新方法表示基础上分层自适应神经模糊系统 （HANFIS）。每个方法包含 HANFIS 营办商，收到的一些邻近的像素的值，并决定所需数目中心像素的边缘与否。列车简单图像用于设置每个 HANFIS 运算符的内部参数。实验结果表明这些方法是对脉冲噪声鲁棒性，准确提取边缘像素。

可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作