利用opencv做视频

实现基本的直方图，阈值分割，形态学滤波，边界分割，利用傅里叶描绘子实现1/4,1/8,1/16边界重建。

小波变换的嵌入零树

本压缩包里的程序是人民邮电大学出版的《数字图像处理与机器视觉 Visual C++与Matlab实现》一书的所有程序源代码， 是我从学校图书馆下载的，里面涵盖了图像点运算、几何变换、空间域和频率域图像增强、彩色图像处理、形态学图像处理、 图像分割、特征提取、图像识别以及人工神经网络和支持向量机的C++代码和matlab代码，代码都很经典，非常有用。

这是实数编码的遗传算法。不必要的转换二进制 format.applicable 的图像去噪

应用背景本程序提供相同的效果PS图象处理软件Adobe CC 2015表面模糊。它也消除了噪声，同时保持边缘。双边滤波器在图像和图像中具有重要的地位，去噪。它平滑的图像边缘保持在使用 ；对局部像素值的非线性组合方式。方法的制定和实施是简单的。然而，双边滤波器参数的设置对其滤波性能有重要影响。他们必须选择考虑用户的应用程序，因为它具有强大的边缘附近的梯度反转工件，有时它提供卡通般的图像。如果你使用这个过滤器，你不会受到这些东西。这个想法是相当类似的双边过滤器，也就是说，几乎相同。你可以编译和运行的msvc2010。关键技术表面模糊。AWA滤波器双边滤波器。无梯度反转工件没有像卡通一样的效果。

利用matlab编程实现对图像文件中的纹理进行提取，采用gabor方法，提取的纹理可以做分类或用于其他用途

本文给出了基于gabor的血管分割算法过滤器。它用于检测图像中的边缘。它是基于线性滤波器的。用于掩蔽。

应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。

背景建模以及几种阴影去除方法，比如基于颜色、梯度、阴影训练、几何等方法。有需要的可以下载进行尝试，效果还可以。

应用背景一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。关键技术压缩跟踪算法： 输入：第t帧图像 1、在t-1帧跟踪到的目标位置It-1的周围（也就是满足Dγ={z|||l(z)−lt−1||