高斯背景建模

对黑白TIFF 图像进行处理，将200DPI 转换为 300DPI，或者转换为指定的DPI。

给出bmp图像RGB值，用C++实现。结果验证，可用

包含了10篇运动车辆检测和阴影消除的小论文，对于做智能交通很有帮助，希望可以帮到大家。

     Harris Corner是最典型的角点检测子Corner Detector。角点经常被检测在边缘的交界处、被遮挡的边缘、纹理性很强的部分。满足这些条件一般都是稳定的、重复性比较高的点，所以实际上他们是不是角点并不重要（因为我们的目标就是找一些稳定、重复性高的点以作为特征点）。

classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。

红外人脸识别，不受光照影响，不易受面部皮肤损伤，

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

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摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

MATLAB图像处理实例详解教学（杨丹 赵海滨）  源代码  带有所有的试例图片