DSPACK源码

嵌入式零树小波(EZW)算法是一种简单但非常有效的图像压缩算法,它可以将编码信息流中的位元按其重要性进行排序，进而可以对图像充分压缩。嵌入代码代表了一个能判断一个图像是否为“空白”图像的二进制序列。使用嵌入式编码算法,编码器可在任何一个点随时终止编码从而确保任务进度或任务失真度量的正确。同样的,对于一个码流,解码器可以在任意节点停止解码而且还能产生与原图相同的图像。EZW除了可以产生出一个完全嵌入式码流,其在标准测试图像上的压缩结果胜过几乎所已知的压缩算法。达到这种表现是因为这种技术不要求技术训练，不要求预先存储的表单，并且不需要先验知识。

提出了一种变分光流算法，数据项引入梯度守恒约束来提升算法在光照变化情况下的鲁棒性，平滑项采用光流驱动的各项同性扩散项，保存了运动边缘，并通过openmp多核并使处理，提高了算法的实时性。

使用opencv进行肤色分割，可以划分出完整手型，并可测量出手掌重心，还可以进行腐蚀和膨胀去噪点。学习opencv不可多得的例子

梯度锐化和拉普拉斯锐化。 但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强，所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比；否则，锐化后图像的信噪比更低。邻域平均法或加权平均法可以平滑图像，反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率，有加强高频率分量的作用，从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的，所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰，可以对图像进行逆运算如微分运算，从而使图像清晰化。在图像处理中，一阶微分是通过梯度法来实现的。

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。

利用AMM实现人脸特征点的标注，内有源代码及可运行程序

此文件提供 IJG JPEG 软件 ； 体系结构概述那就是，在该系统和接口中各模块的功能之间的模块。有关的任何数据结构或电话更精确的详细信息公约 》，见包括文件和源代码中的评论。我们假定读者已经有点熟悉的 JPEG 标准。自述文件包含有关 JPEG 的学习参考。该文件libjpeg.doc 描述了图书馆从应用的角度程序员使用库 ；最好这一张先读取该文件。此外，文件 coderules.doc 描述了我们使用的编码风格约定。

很多时候，我们需要处理的同一图像的不同分辨率的图像。例如，同时寻找图像中的东西，我们也不确定什么大小的对象将是本 在图像。在这种情况下，我们将需要创建一组图像具有不同的分辨率和搜索所有的图像中的对象。这些组具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔 （因为当他们被关在一个堆栈底部和最小的最大图像在顶部看起来就像一座金字塔图像）。高斯和拉普拉斯金字塔

这是基于一个勺子形状图像的识别程序，基于形状因子的提取，方法是循环遍历的方法。

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