图像处理 matlab 代码

图像的灰度阈值变换、灰度窗口变换、灰度拉伸、直方图均化以及图像的平滑和中值滤波等都是数字图象处理中较为常用的算法。通过实现不同的算法来直观的看到图像处理结果，但是只能处理256位灰度图。

这些源代码做视图变形的输入应该是一个两个姿势的图像或左姿势和右姿势然后结果将是一个正面姿势和源代码还包括特征提取点，这样你可以检测眼睛和嘴巴。因此整个面部可以变形。

开发环境：VC++6.0，利用MFC提供的文档/视图框架实现的一个单机版窗口软件系统。实现菜单和图标工具栏，将“几何形状”、“颜色选择”、“线宽”、“线型”、“内部填充模式”等多种功能集成进来。

基于opencv，使用直方图均衡化的方法进行数字图像处理，满足冈萨雷斯的数字图像处理课本的例题要求，适合初学者理解参考

图像的小波分解与重构；

这个程序用来查找有些不规则的图像，找出不规则图像的质心，需要用到opencv的库支持。

为了计算出地形点(Xi, Yj)上的高程值,一般需要首先从DEM地形数据中搜索到其所属的栅格,然后利用栅格交点处的高程值和二次线性插值函数来计算得到其高程值。但是这种方法每次都必须从海量的DEM地形数据中搜索出一个特定的栅格,而目前搜索算法的最优时间复杂度不会低于log(n)。为了充分利用计算机的移位计算的特点,文中采用2i倍的放大或者缩小DEM地形数据栅格的方法。这种方法省略了栅格搜索过程,从而大大提高了计算性能。其原理如图4所示:缩放显示图像时,栅格数减少一倍,需要合并四个相邻栅格。其中的虚斜线表示原来的栅格和等高线,黑粗线表示由新栅格计算得到的等高线。

整体功能： 自动车辆跟踪、 检测和拍照、 定位和 recognitionTracking 和拍摄功能可以几乎不被视为满足履行职能： 目标跟踪在一段视频： 圈对象手动第一 ；USB cameraFor 一辆车

在实际图像研究中，常常只有图像中那些感兴趣的目标才能为我们提供高效、有用的信息。这些目标一般对应 图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割就是将图像划分成若干个这样的有意义区域的过程，各区域是 具有相近特性的像素的连通集合。图像分割是数字图像处理的重要技术之一，其基础是像素间的相似性和跳变性。 图像分割技术主要分为四大类：阈值分割，区域分割，边缘检测和差分法运动分割（主要针对运动图像的分割）。

使用VS2010，opencv2.3版本，进行Lucas_kanade金字塔仿真，其中调用Opencv库函数cvCalcOpticalFlowPyrLK，获得第二帧图像的光流点，