基于反演解析的超分辨率算法

可以实现双边滤波的一个Matlab程序，自带显示进度功能，处理600*600的图像大约在16秒。

应用背景人脸检测是自动人脸识别系统中的第一步，也是最重要的一步。它的可靠性大大影响整个系统的性能和可用性。关键技术版本：7；7版本增加了一个神经网络的实现。请访问该程序的官方网站，在地址：http://www.facedetectioncode.com你会找到关于如何运行程序的说明，一些基本的算法和一个论坛和一个联系页面来讨论它。运行程序： ； ；1所有文件和目录复制到MATLAB的工作文件夹 ；为运行这个程序，你必须有图像处理工具箱2 -找到一个名为“主”的文件。3 -双击此文件或键入“主”在命令窗口中4 -一个菜单将显示。点击“火车网络”，等到节目结束后，才进行培训和5 -点击“测试照片”。将出现一个对话框。选择一个JPG图片。 ； ； ；6-wait直到程序检测到一些面孔

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

资源描述VerilogVerilog颜色插值算法，做毕业设计的可以参考参考

这是SIFT算法的C++实现代码，对于SIFT检测子，SIFT描述子的代码编写很具体，对照原文博客来看的话，理解效果会更好。对于初次学习SIFT的菜鸟来说，是很直接，也很不错的一种学习选择。

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

这个例子说明如何在2维数据进行模糊C均值。模糊c均值（FCM）是一个在其中一个数据集被分成n团簇与每一个数据点在属于每个集群到一定程度的数据集的数据聚类技术。例如，位于靠近一个簇的中心有一定的数据点将有属于或会员到该集群和位于远离集群的中心将有属于或度低的另一个数据点的高度隶属该集群。

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。

在图像中检测性趣点时，可以很好的定位，因为它位于两条边缘的交点处，它检测到的特征点可以用于视频跟踪应用中的优质特征集合。

SVM 分类器 很好用的 可以用在图像处理中 使用的是c++ 基于opencv的