太阳和地球

mfc标记识别源

主要用matlab编写了计算图像的方差、峰度、斜度熵以及角二阶炬等代码，可以直接使用，在计算灰度共生矩阵时窗口的大小设为5*5的方阵，代码清晰，简单明了。同时，也对图像求了局部方差、局部熵，最后，显示计算的结果

C#读取DICOM并显示图像。这是一个可以有效的读取本地DICOM文件，并将其中的内容显示于内，实现文档与图片的有效转换

模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。     假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：   （1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)

对图像像素点进行插值，参数有原图片对象，新图片对象，以及两图片的像素点的映射关系。两种算法，最临近点插值和双线性插值，通过获取图片像素数据地址进行操作，运行速度较快。

应用背景三维测量中一个重要的分支就是利用投射光栅条纹进行测量，其中一般采用投影仪投射条纹图像，我使用的是三角波模拟生成的条纹图像代替正弦波，其目的主要是加快测量速度，高速测量就能实现动态物体也能运用如相移法等高精度的测量算法。关键技术高速的条纹图像的投射，对调制图像准确的解相，去除噪声背景等的干扰，解相算法上的选择，算法整体速度的优化等，这些问题都有待解决。

应用背景本程序使用VC++编写，主要实现Spiht编码算法。Spiht算法虽然已经非常成熟，但是作者从 网上下载了一些代码来看，编写的不是很规范，所以作者在此整理了Spiht程序,在VC6.0下通过调试.     在菜单中首先打开一幅图像,之后选择"Spiht编码",输入码率和分解层数,即可完成压缩,压缩后的 文件存放在E盘的根目录下(也可以设置其它目录,在程序相应处进行修改即可);之后再选择"Spiht解码",即可显示解码后的图像和相应的PSNR。 关键技术针对图像小波变换和图像压缩的源码，使用9/7提升小波和比EZW更高一层的SPHIT对小波系数进行编码。可以输入不同的每个像素的比特数和小波变换层数，来实现BMP图像的SHPIT编码，并且可以通过SPHIT反变换来查看编码的后的图像

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

Chanvese活动轮廓程序。图片，文档，使用说明一应俱全。程序运行顺利

用C++程序写得KMEANS算法进行图像分割    基本概念 •       监督学习vs.无监督学习 Ø  监督学习: 发现数据属性与类别属性之间的关联模式。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报