数字图像处理与机器视觉基于MFC的实现

      本程序主要是实现用单片机根据温度传感器控制串口摄像头的图像采集和压缩处理，并将采集的图像通过彩信的方式发到用户手机的报警功能。报警的同时也能及时让用户了解到监控范围里的现场状况，从而更有效的减少用户损失。它是一项集多种技术，多门学科综合，涉及通用分组无线服务技术、电子技术、传感器技术的项目。实现了可视化预警。

下面的 Matlab 项目中包含的源代码和用于 RGB 图像，使用小波变换压缩的 Matlab 例子。RGB 图像只能压缩，然后进行处理。在项目文件中列出了源代码和包含在此项目中的文件。小波变换是图像压缩的最佳技术。

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

图像的拼接问题是基于图像绘制（Image base Rendering，IBR）领域研究的一个重要课题，也是虚拟环境重建的主要技术手段。它要解决的问题是如何把小视域的照片拼接成一张大视域的图像，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。场景图像的拼接是伴随着虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的飞速发展和虚拟环境实时绘制的需求应允而生的。由于每一幅图像都反映了客观事物或某个场景在空间、时间上的局部信息，采用图像拼接技术可以提供一种有效且完整的场景表示方法，使人们能更加客观、形象地认识事物和理解真实世界。因此，图像拼接技术是摄影测量学、计算机图形学、图像处理和计算机视觉等学科的重要研究内容，并得到广泛的应用。

在视频图像处理中，由于分块处理会带来块效应，降低视觉效果，本程序可以去除块效应和光圈效应，提高视频图像的视觉效果。

本程序用于高光谱分解，使用的算法为最小二乘法。该程序通过调用matlab的本身的程序进行分解。同时可以计算均方根误差和光谱角距离。本程序使用的数据位城市地图的数据。

通过全新的算法设计，在视频中通过鼠标划下禁区线，确定禁区，当行人跨过禁区线的时候进入禁区的时候报警。

必须需要用到的of自带的addons包括：ofxThreadedImageLoaderofxXmlSettingofxGui额外的addon是ofxUI可以自行到www.github.com下载在创建工程是需要添加这些addons。若创建是没有添加，也可手动将其所有源码文件添加到自己的工程中去。在ksApp中增加了大量注释，并修正了一些错误增加了类ks::ZhangSan1111: 用于示例如何写出简单的作业增加了类ks::TirSrcDemo: 用于示例如何构造出具有三个数据源接口的万花筒

是一个很好的对于案例采用matlab的源码形式，很好的解决了实际出现的问题，对于初学者而言能够很好的接触和学习!也可以在很大程度上用于其他的用途。

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256