图像分割

用matlab去撰寫ssim,psnr的計算 是用ssim,psnr的定義去寫的，並非matlab內建指令

C#读取DICOM并显示图像。这是一个可以有效的读取本地DICOM文件，并将其中的内容显示于内，实现文档与图片的有效转换

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"数字水印"是著作权的一种技术来嵌入数字音频、 图像或"水印"的数据是著作权的隐藏在一个载波信号 ； 数字信息的过程视频。 它通常用于识别这类信号归属隐藏的信息应该，但不是需要包含到载波信号的关系。

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

在这个程序中，通过离散小波分析和输入图像来得到一个基于高频子带图像插值的图像分辨率增强技术。边缘的增强的基于平稳小波变换 （SWT） 引入一个中间阶段。为了将输入的图像分解成不同子带，使用了离散小波变换。然后，对高频子带以及输入的图像进行插值。估算的高频子代通过平稳小波分析得到的高频子代修正。然后，所有这些子相结合，通过使用逆离散小波变换 （IDWT） 生成一个新的高分辨率图像。定量和视觉结果显示了该方法的优势超过常规和先进的图像分辨率增强技术.

这是一个图像过滤代码，由c++编写，编辑器是Microsoft Visual Studio 2010，所以您必须用更高版本打开它。

同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。同态滤波的基本原理是：将像元灰度值看作是照度和反射率两个组份的产物。由于照度相对变化很小，可以看作是图像的低频成份，而反射率则是高频成份。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。

在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。

此源代码告诉如何隐藏进程的文本可以采取数字输入图像的地方使用过程中的数字图像隐写术，所以然后可以适当地隐藏内容。