图象受损修复

图像的超分辨率处理。将一张正方形图像先降采样变成原来的1/16，然后经过迭代反投影算法再变回原来的大小。将小图和大图比较可以发现清楚了很多。注意一定要放入正方形的图。迭代反投影算法是将模拟低分辨率图像和观测低分辨率图像的误差叠加到当前估计高分辨率图像，生成新的高分辨率估计图像，进行欠采样得到当前低分辨率模拟图像，不断循环迭代这个过程，直到误差精确达到要求范围或直到迭代次数完成（避免出现死循环）。

谢凤英的VC++数字图像处理(源码)包括源码和测试图像，第九章太大单独传

隐写术是艺术，隐藏事实通信正在地方，由隐藏信息的其他信息。可以使用许多不同的载体，文件格式，但数字图像是最流行的因为他们在因特网上的频率。隐藏秘密信息在图像中的，存在着大量的信息隐藏技术，有些是比其他人更复杂和他们都有各自的长处和短处点。不同的应用程序可能需要绝对隐形的秘密信息，而另一些需要一个大的秘密消息来被隐藏。本项目报告打算给图像隐写术，其用途和技术的概述。它还试图找出一种好的隐写算法的要求，并简要反映了哪些隐写技术是更适合哪些应用程序。 隐写术是隐藏私人信息或敏感信息内的东西，似乎是没有什么到往常的做法。隐写术常与密码混淆，因为两者是类似的它们都使用的方式来保护重要的信息。两者的区别是，隐写术涉及隐藏信息，所以看来没有信息隐藏在所有。如果人或多人意见的对象信息隐藏在他或她会有任何隐藏的信息不知道，因此这个人将不尝试解密信息。 什么隐写术做的就是利用人类的感知，人的感官没有被训练要查找的文件的信息里面，尽管这个软件是可用，可以做什么叫做隐写术。隐写术的最常见用途是隐藏在另一个文件内的文件。

特征匹配，功能分离，特征提取，用于运动检测和人脸识别，它有助于使 stegeno graphhy

边缘检测是图像处理中的最重要的主题之一。为此提出了许多方法但他们大多有表现疲弱中噪声的图像，因为噪声像素决意作为边缘。在这个项目中，两种新方法表示基础上分层自适应神经模糊系统 （HANFIS）。每个方法包含 HANFIS 营办商，收到的一些邻近的像素的值，并决定所需数目中心像素的边缘与否。列车简单图像用于设置每个 HANFIS 运算符的内部参数。实验结果表明这些方法是对脉冲噪声鲁棒性，准确提取边缘像素。

图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。

opencv1.0+VC6.0/VS2010下皆可使用，对不同图像做直方图比较，得出匹配系数，具有一定的可行性，欢迎广大童鞋下载交流。

简单的数字识别

我的任务是要熟悉图像和网格分割算法，使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构，而莫尔斯理论建构的空间顺序，注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接，通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上，流域程序认为图像或网格被水淹了水，与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升，从相邻盆地水域满足沿分水岭线，成型段边界。这通常会导致 oversegmentation，所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程，由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷，法国 ；其中建立流域的方法，在附近区域图，并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点，即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图，而彩色图像映射到颜色空间，在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法，在 c + + 语言。在灰度案例中，我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像，我是能够有效地再现的原创文章，结果，但该算法很难调，和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型，为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法，以及前瞻性的执行有关的潜在问题。

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