图像处理中的边缘检测

应用背景用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理关键技术用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理，镜头在成像时，通常只会对处在对焦点所在平面的前后一定距离范围内的景物形成清晰地图像，而对焦外景物所成的像会发生模糊。这段清晰地成像范围称其为景深。借助与所拍摄场景图像相对应的深度图，可以模拟出景深效果

64位matlab编写的fft算法，及dft算法，通过matlab GUI 集成到一个界面中。用于对图像进行处理，并输出处理后的图象与原始图像进行对比。

资源描述 basler相机调用程序 读取相机数据 抓取图片，图像处理

 非线性变换, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

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。

该示例对载入的人脸图片先经过与处理之后，对人眼，鼻子，嘴的位置进行定位和检测。

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

结合Surf描述符算子和Sift描述符算子提取的图像不变特征。利用了Sift描述符对尺度，翻转的强有效性；和Surf描述符对光强的 敏感性，进行图像复制粘贴防伪检测。代码中有一个实例，可以看出检测结果。

翻译 maninwest@Codeforge  作者:Olivier Giulieri@ Codeproject 简介 此项目是一个 web 颜色选择器，看上去像是 Microsoft Office 2010 中的那个。它可以内联使用或者作为绑到文本框的弹出窗使用，支持多种配置和主题。该项目和演示托管在 GitHub 上。 http://github.com/evoluteur/colorpicker 使用代码首先，加载 jQuery (v1.7 或以上版本)、 jQuery UI (v1.8或以上版本)以及这个小工具的代码： 这个小部件需要 jQuery UI 主题， 以及自带的基本 CSS 文件 "evol.colorpicker.css"，在这里我们使用 "ui-lightness" 主题作为例子:

产品条码读取源码，利用摄像头捕获图片后经该代码解析出条码，VC6.0编译通过，添加到自动化项目中做产品条码识别是不错的选择，欢迎下载。