数字图像处理

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

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opencv  vs2008                               对图像做基本处理                     用sift算法实现图像匹配                      效果不错  

具箱包括34种数据降维技术，包括- Principal Component Analysis ("PCA") ---主成分分析- Linear Discriminant Analysis ("LDA") ---线性判别分析- Multidimensional scaling ("MDS") ---多维尺度分析这些可以通过compute_mapping函数或GUI调用：

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定，并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述，最后，针对视频图像，对动态人脸跟踪进行了探讨，并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。

这个职位的目的是提供简要概述了如何使用纹理信息，利用 Matlab 的图像分类。基本上，我们想要做的是从一组标记描述纹理的图像纹理分类器的学习。然后，我们将使用的学习分类器提供类标签标记的图像。（从网站：http://www.alceufc.com/2013/09/texture-classification.html)

此代码用于图像缩放，并计算峰值信噪比、信噪比、均方误差、结构相似性指数和mssim、熵

用matlab实现了 sift算法的运用。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点(Keypoints)的位置和关键点所处的尺度, 然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和

这次提供的是一个源码和头文件的压缩包实现的主要功能是对计算机上的图片进行树结构的查看并显示（显示还可以自定义特效以及选择图片查看的显示模式），再就是对图片进行编辑处理——有点运算（灰度运算、直方图等）、几何变换（平移、缩放、镜像/转置、旋转等）、图像增强（等平滑、锐化、细化、滤波等）。