标准差、角二阶炬、熵等

通过使用此代码，您可以生成自己的边缘检测不使用matlab工具箱。

应用背景本程序使用VC++编写，主要实现Spiht编码算法。Spiht算法虽然已经非常成熟，但是作者从 网上下载了一些代码来看，编写的不是很规范，所以作者在此整理了Spiht程序,在VC6.0下通过调试.     在菜单中首先打开一幅图像,之后选择"Spiht编码",输入码率和分解层数,即可完成压缩,压缩后的 文件存放在E盘的根目录下(也可以设置其它目录,在程序相应处进行修改即可);之后再选择"Spiht解码",即可显示解码后的图像和相应的PSNR。 关键技术针对图像小波变换和图像压缩的源码，使用9/7提升小波和比EZW更高一层的SPHIT对小波系数进行编码。可以输入不同的每个像素的比特数和小波变换层数，来实现BMP图像的SHPIT编码，并且可以通过SPHIT反变换来查看编码的后的图像

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。

利用微软的directshow开发，C++编写。可以操作摄像头，进行拍照，并把照片保存在指定的目录中

采用OpenCV，用大津法otsu自适应检测序列图像中的运动目标，然后检测去除阴影，并用区域生长算法对阴影区域进行修正 OpenCV采用1.0版本，IDE为VC++6.0，经验证，该算法可以有效检测出运动目标被光线遮挡产生的阴影，对智能视频分析有重要作用。

资源描述使用自己的百度云账号将手机上的图片上传到百度云上，1、可以获取百度云的账号信息。2、在这个账号上上传图片。3、可以在PC端验证存在该图片。

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩，编码。计算压缩比，PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

资源描述这是一个应用程序使用Java开发和ExtJS做基于GCP点图像校正所使用的参考图像，如谷歌地图。本文提出的图像为TIFF格式，它支持输入图像为JPEG文件。它使用GDAL和仿射变换的图像格式和阅读的精馏过程。

本压缩文件中是图像局部区域放大源代码，根据设置的框架，进行局部像素放大。类似放大镜功能。

其他格式转ETC，就是一个包装代码，调用别人实现的工具来完成我的工作。使用nodejs语言，可以作为nodejs的学习使用