基于非采样Contourlet变换（NSCT）的图像融合

传播神经网络算法的源代码 这是监督的神经网络，需要学习率和势头的两个学习参数

guided filter 用一幅图像做引导对另一幅图像进行滤波 是一种保边滤波器 可用于去雾处理

在雾覆等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质"图像去雾技术的任务 是去除天气因素对图像质量的影响,从而增强图像的视见度"本文归纳和总结了图像去雾技术的国内外研究现 状"将现有的方法分为基于物理模型和非物理模型两类, 分别详细阐述了这两类方法, 分析它们各自的优势和不 足,并总结了算法性能评价的无参考客观质量评测准则"最后, 指出该技术的研究难点和发展趋势"

应用背景局部二进制模式（LBP）最初纹理描述设计。它是不变的单调的灰色规模转换，这是非常纹理分析的重要。也由于实时图像处理的图像处理是可能的。LBP可以描述纹理数字图像的形状。我们已经开发了一种快速的方法，人脸识别相结合基于微观结构的空间域分类局部二进制模式和频域获取宏信息从离散余弦变换（DCT）和许多其他功能表示人脸图像关键技术 ；我们已测试的代码在6146面（13面，477班每班平均数），获得能效比等于3.07%。人脸数据库包括6146手动裁剪128-by-128灰度图像。对于一些受试者，图像在不同的时间，不同的照明，面部表达式（打开/闭上眼睛，微笑/不笑，眼睛闪烁，…）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。许多图像被拍摄非均匀背景的主题在一个直立的，正面的位置，与一些侧面的运动公差。数据库包括但不限于使用最常见的人脸数据集模式识别，如AT&；T的人脸数据库，JAFFE数据库，耶鲁数据库和更多。关键词：MATLAB源代码，，，LBP，地方，二进制，模式，模式，DCT，脸，识别，匹配。

超像素分割，包括源码、EXE可执行程序、测试图像、使用说明等。代码完全可执行，不需引用其它库，不需进行其它设置。超像素分割一般对图像分割会形成过分割，所以可将其作为一般图像分割前的预分割处理，可用于模式识别等领域，当然也可用于医学图像分割领域。 程序基于文本框在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择分割的图像，如下所示：点击开始按钮选择图片 ，该图是一幅神经元线粒体的显微片 ：然后选择处理图片的存储位置：处理后的图像如下所示：改变参数超像素点的目可以得 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将像素点取为 200 ，得到如下所示结果： ，得到如下所示结果： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

clear,clc,close all; % compute the background image Imzero = zeros(240,360,3); video=aviread("SampleVideo.avi"); Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;     clear video % Convert to RGB to GRAY SCALE image. nFrames = size(Im,4); Imzero  = Im(:,:,:,1); for i = 2:5 Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero; end Imback = Imzero

本程序是通过matlab编写，亲测可用，主要是实现BMP文件通过DCT、Huffman编码、游程编码成为一个txt的数据流文件，也就是只有0和1的文件，便于传输和保存。

应用背景  计算机图形学的作业，期中包括二维图形几何变换，三维图形几何变换，中点划线法，扫面线填充法，数值微分划线法，可以直接运行在。  关键技术  该程序是在Vs2008+opencv条件下编写的，可以直接运行，其中三维图形几何变换功能最全，包括三维平移，三维透视，立方体分别绕X、Y、Z轴旋转

高阶着色器语言（High Level Shader Language，简称HLSL），由微软拥有及开发的一种语言，HLSL 独立的工作在 Windows 平台上，只能供微软的Direct3D使用。 HLSL是微软抗衡GLSL的产品，同时不能与OpenGL标准兼容。他跟Nvidia的Cg非常相似。 HLSL的主要作用为将一些复杂的图像处理，快速而又有效率地在显示卡上完成，与组合式或低阶Shader Language相比，能降低在编写复杂特殊效果时所发生编程错误的机会。 HLSL已经整合到了 DirectX 9中 这组代码是HLSL的入门代码

应用背景背景主要为毕业设计，基于深度学习的车辆识别系统关键技术在深度学习中需要将大量图片转换为同样大小格式，此代码将大量图片转换为指定格式，在opencv2.4.9配置完成后即可直接使用，与上一篇内容衔接