DICOM的保存和传输

本程序是极化图像的分割中实用的wishart方法，先用H、A方法将图像分割成为9各区域，然后用该方法进一步处理，并且最终输出结果

一个用c++实现的meanshift算法，很有用很搞笑，支持并行计算，适用于高级用户

应用背景图像融合应用广泛，方法众多，该程序是一个图像融合工具箱，包含了很多融合算法，主要有：平均法融合，金字塔融合、PCA融合、小波融合（DWT、SWT）等，可以自由选择。关键技术程序中主要涉及一下几个关键技术：IHS方法、PCA方法、离散小波方法、平稳小波方法等等融合方法。多尺度融合主要有多尺度变换和融合规则两大部分。

利用形态学处理对道路进行分割提取，包括中值滤波3x3,5x5,7x7等不同模版下的道路提取，可以有效的提取出道路的骨外扩，后面有详细的备注说明。                                                                                                                                  

对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处理以及特征提取两个模块中，加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实时处理的设计准则。

本压缩文件中是图像局部区域放大源代码，根据设置的框架，进行局部像素放大。类似放大镜功能。

这是一个LSB算法，用于信息隐藏的C源代码，可以通过信息隐藏技术将各种信息通过这个算法隐藏到图片里边。

经过改进后，画面刷新速度大大加快，绝对看不到任何的“扫描线”，帧数也从5帧一下就提高到了9帧，几乎是两倍于前的速度。这究竟是什么原因呢？让我来讲述其中的道理。因为圆是要一个一个画上去，所以每画一个圆，系统就要做一次图形的绘制操作，图形的重绘是很占用资源的，当需要重绘的图形数量很多的时候，所造成的系统开销就特别大，造成我们看到的那种刷新缓慢的情况。那么如何来解决这个问题呢？答案就是双缓冲，何谓“双缓冲”？它的基本原理就是：先在内存中开辟一块虚拟画布，然后将所有需要画的图形先画在这块“虚拟画布”上，最后在一次性将整块画布画到真正的窗体上。因为所有的单个图形的绘制都不是真正的调用显示系统来“画”，所以不会占用显示系统的开销，极大的提高的绘图效率。

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。

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。