直方图的计算与显示

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资源描述这是一个应用程序使用Java开发和ExtJS做基于GCP点图像校正所使用的参考图像，如谷歌地图。本文提出的图像为TIFF格式，它支持输入图像为JPEG文件。它使用GDAL和仿射变换的图像格式和阅读的精馏过程。

图像处理中，大部分的处理方法都需要事先把彩色图转换成灰度图才能进行相关的计算、识别。转换灰度图的公式是，对一个RGB值，R、G、B分别是其3色分量，计算：Gray = R * 0.299 + G *0.587 + B * 0.114然后将Gray分别替换掉原来的3色分量。

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。

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

应用背景 很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能 关键技术 采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标 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

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

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