小波图像压缩

基于wxPython和PyDicom软件包的,可以显示DICOM格式图像的代码,可以读取各个Tag及对应的内容,方便作为作为进一步图像分割和三维重建开发的基础框架

先用视频前几帧进行帧间差分，用cvFindContours()得到二值差分图像中最大的连通块作为camshift的初始选择框 程序做的不完善，只能针对类似test.avi的视频进行测试。(读一下函数GetBlob（) 可能有些压缩格式的视频打不开，需要安装Xvid解码器

module FFT16(xn_r,xn_i,RST,CLK,START,OUT,Xk_r,Xk_i); input  [15:0] xn_r,xn_i;        //输入的实部与虚部 input  RST,CLK,START;                                            //FFT启动信号与时钟信号和复位信号 output [15:0] Xk_r,Xk_i;        //FFT输出实部与虚部 output OUT;                     //输出标志信号 reg    [15:0] Xk_r,Xk_i; reg    OUT; reg    OUT1,STRT1;     //级联FFT4的输出标志和启动信号 reg    [2:0] k,j,m,n,l,p;  //循环指针 reg    [4:0] i; reg  &nb

根据RST不变性的Hu矩计算子程序。针对给出的目标采用

用matlab写的运动估计程序,主要包括全搜索运动估计算法，三步法快速搜索算法等

图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理图像处理

一个简单的代码，找到一个图像中的颜色，如果颜色是找到把这个像素作为白色，否则把像素作为黑色。

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。

应用背景本程序可以用来进行双目标定目标的位置，通过两个摄像头的标定，可以确定空中某一目标的精确位置。是毕业设计的题目。关键技术这个程序使用了较好的算法，能够快速的进行空间定位，返回位置信息。而且有较好的鲁棒性。而且有较好的鲁棒性。而且有较好的鲁棒性。

应用背景图片经过直方图均衡化后，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布近似均匀，均衡化后的图片将具有较高的对比度和较大的动态范围。关键技术程序完全使用C语言编写，对直方图均衡化过程描述直接，使初学者对均衡化过程有一个直接的认识。均衡化前后图片的灰度直方图均以文件的形式保存，可以通过origin等绘图软件绘图。