图像视频变形

64位matlab编写的fft算法，及dft算法，通过matlab GUI 集成到一个界面中。用于对图像进行处理，并输出处理后的图象与原始图像进行对比。

资源描述代码主要作用是进行图像质量检测，包括图像的偏色检测和噪声检测。偏色检测是针对采集的24色卡图像，算法的实现先是进行颜色空间转换，再进行色差衡量。噪声检测则能够量化图像中噪声大小，对图像受噪程度有一个量化的任何，适用于检测高斯噪声的图像。

基于VS2008编写的图像处理程序，MFC文档类的简单的界面，是学习图像处理入门的一个很好的参考，包含了读取bmp图像，图像增强，图像分割，图像识别，特征提取等函数，非常实用！

从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中，我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用

毕业设计做 基于DWT-DCT-SVD算法的数字水印嵌入与提取的代码，包含鲁棒性检测的程序代码，如高斯噪声，JPEG压缩，图片几何变形，低通处理，此算法在经过以上的处理后表现出良好的鲁棒性。。

自编的matlab中值滤波算法，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

OpenCV/c + + 程序计算，然后可视化图像的猪描述符。该程序采用 HOG 描述符并通过遍历所有块和将梯度的长处为每个单元每个块添加到每个单独的单元格来计算每个单元格中的梯度幅值，然后最后平均梯度的长处。

用c++制作日历，使你能看到日历，用c++制作日历，使你能看到日历，用c++制作日历，使你能看到日历，用c++制作日历，使你能看到日历，

本程序可以在c语言下进行jpg格式与bmp格式的相互转化，本程序自成一个模块，无需更改，可以作为单独程序运行，或进行地址的未调整，作为一个模块嵌入到程序中使用，翻遍简单有效！