PPM文件读取

2DPCA人脸识别的MATLAB源码，选用ORL人脸数据库，每个人脸前5张用于训练，后5张用于识别，完成之后可以识别效果。

这个是我在网上下载的图像处理程序。里面有一些图像处理的基本算法，如边缘检测中值滤波，是Opencv结合MFC 很适合初学者使用。

在许多应用程序如地学研究、 天文、 地理信息系统使用卫星图像。在图像中最重要的质量因素来自于其决议。卫星图像增强技术利用离散小波变换和奇异值分解。这一技术将输入的图像分解为四个频率子波段，利用离散小波变换和也估计奇异值矩阵的低-低子带图像和均衡通过逆离散小波变换增强的图像。图像分割技术应用于图像增强过程后该模型采用多区域分辨率和马尔可夫随机场技术提高分割精度，提高图像的质量和它降低噪声的卫星图像。

教你怎么创建图形组件的实例，有代码，有工程。非常实用，主要是讲，编写实时显示曲线的组建，可移动标签组件，编写仪表组件三块，其间还有教怎么基于原有组件编写组件。

对多个移动目标进行跟踪，鼠标选取跟踪对象，粒子滤波跟踪各个对象，跟踪结果稳定可靠，能够用于遮挡情况下目标跟踪，对opencv刚入门的用户简单易于理解，该程序为粒子滤波的简单实现

通过vc2005编写的3D重建程序实现CT数据的三维重建Written by vc2005 3D reconstruction process, to achieve three-dimensional reconstruction of CT data

本算法是基于图像块的全局运动估计，利用全搜索算法，三步搜索法实现全局运动估计，估计给出不同的矢量运动图像，经过补偿后的图像，并给出原来两帧图像之间的帧差与补偿后的帧差，计算出图像的PSNR！

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

opencv，初学者

应用背景 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分：一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别，这之中使用了threshold函数去除为前景，当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景；另一个工作是更新背景图片，调用函数accumulateWeighted，根据权重参数可以调整背景更新的速度，将当前图片更新到背景中，这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask，在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。