灰度共生矩阵C++

用于边缘分割效果很好。% 第二种算法采用的是形态学中的腐蚀和膨胀运算。首先，对图像进行低通滤波，消除细小噪声的干扰。 % 在滤波时，没有采用传统的中值滤波器，而是采用顺序统计滤波器ordfilt2。%                           imm=ordfilt2(im,n,ones(N,M));% 上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，% 此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。% 之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。% 对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。% 先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。% SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。% 知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

用VC 6的向导创建一个Dialog型的MFC程序框架。设置两个按键，分别为读入图像跟图像处理，生成二值图像显示在第二个框架里。

地震勘探数据处理里的，可以读取sgy，提取层速度，做avo处理，测井方面的数据处理

应用背景图像分割是图像处理的一大难题，分水岭算法是经典的图像分割算法，可以实现对粘连图像的分割，比如粘连的细胞图像，还可以实现对彩色图像分割，分割效果明显。关键技术本代码是基于C++语言编写的，图像分割包括全部的源码，运行即可使用，代码有详细注释，方便理解，主要是彩色，如果是二值图像的话效果不太明显，最好是彩色图像。watershed算法

vc编的图像去雾程序，基于暗通道优先，在细化透射率分别使用中值滤波和双边滤波，代码简单，效率较高，去雾效果良好。

资源描述 实现了camshift对目标的动态跟踪

 工程在源码包中的“vs工程”文件夹中，为MFC工程。

这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的，感觉挺有意思，就研究了一下。算法的详细推导可以在这篇博客中找到，我比较懒，只在纸上推了一遍，就不在博客上编辑了。不过这里还是要把逆变换公式写一下。 

利用经典的Fuzzy C means在图像的彩色BGR空间上对图像进行分割 备注：VS平台，需要配置openCV 源图像： 得到的结果图像（指定颜色分割k=3）