低秩稀疏图像去噪的APG（外段加速算法）

K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

非常优雅的四叉树样本测试阿拉伯字母图像。

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。main.m  ：  程序入口函数bfilter2.m ：滤波函数bfltColor.m ： 当输入图像是彩色图像时的滤波函数bfltGray.m ： 当输入图像是灰度图像时的滤波函数双边滤波器原理.doc ：  解释滤波器的原理效果图.jpg  ：  程序运行的效果

在传输的多信道图像，图像已损坏的椒盐噪声，由于通讯故障。盐和胡椒粉噪声也被称为脉冲噪声。滤波的目的是要删除的冲动，使噪声免费的形象完全恢复与最小的信号失真。 最著名和最广泛使用的非线性数字滤波器，基于高阶统计量是中值滤波器。中值滤波器以他们的能力，而不会损坏边缘去除脉冲噪声而著称。中值滤波器以他们的能力，去除脉冲噪声，以及保留边缘著称。 有效清除的冲动往往会导致图像的模糊和扭曲功能。理想情况下，过滤应该只应用于已损坏像素同时保持廉洁的像素不变。无条件地跨整个图像应用中值滤波作为实践在常规方案中会不可避免地改变强度并删除廉洁像素的信号细节。因此，两袖清风的像素和应用非线性滤波前的已损坏的像素之间的歧视噪声检测过程是非常可取。 自适应中值是一"基于决策"或"开关"筛选器，第一次用于标识可能的噪声像素，然后替换它们

本代码是利用图割技术最大流最小割算法来优化能量函数，从而达到图像分割的目的

单摄像机校准源

此函数可实现 2-D 双边滤波使用中描述的方法：C.托马西和 R.曼杜基。适用于灰度和彩色图像双边滤波。在计算机视觉、 1998年 IEEE 国际会议论文集。

给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。

这是关于立体匹配的程序，其中使用的匹配算法包括NCC、SAD、SSD算法，对于学习立体匹配的朋友来说是非常有帮助的。

对于图像饱和度问题进行适当调整，采用了HSV->RGB转换的方法，OpenCV+VC6.0，该方法自动生成dll，并且附有调用函数。 saturation.cpp生成饱和度调整dll baohedu.cpp调用dll saturation.h头文件 学习交流用， 亲测能运行。                                      &n