Coding Of Stauffer and Grimson 1999

抽象 — — 本文提出了一种新型的计算机辅助诊断恶性黑色素瘤的系统。新颖之处在于优化选择和集成功能源于纹理，borderbased和黑素瘤病变的几何性质。的从使用小波分解，推导出纹理特征从构建 boundaryseries 推导出边界特征病变边界和分析空间模型给出了相应的频率域和几何特征从形状的索引。功能的优化选择通过使用增益率的方法，显示给将计算有效的黑素瘤诊断中的应用。分类是通过使用四个分类器 ；即，支持向量机，随机森林，逻辑斯谛模型树和隐藏的朴素贝叶斯。该诊断系统应用于一组 289 皮肤镜图像 （114 恶性，175良性） 分割成火车、 验证和测试图像集。该系统达到 91.26%和 AUC 值和准确性of 0.937，当使用 23 功能。其他重要的调查结果包括 (i) 明确优势获得补充纹理与边界和几何特征相比，使用纹理纹理特征的信息及 (ii) 作出更大贡献比基于边界特征优化的功能集。

在静态背景的情况下，当摄像头前有运动目标时，通过静态背景帧差法能清晰的获得运动目标轮廓，效果非常好。

A New TwIST: Two-Step Iterative Shrinkage Thresholding Algorithms for Image Restoration， 一种先进的图像去模糊算法，实用性很好，对初学者是很好的参考。

c++编程实现的彩色图像反转程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

一个使用sobel算子检测图像边缘的算法，使用semaphore实现多线程运算，使得在检测较大图像时运行速度更快。

应用背景一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。关键技术压缩跟踪算法： 输入：第t帧图像 1、在t-1帧跟踪到的目标位置It-1的周围（也就是满足Dγ={z|||l(z)−lt−1||

Blob 检测是一种快速、 简便的方法可以用于许多机器视觉任务，例如跟踪一个红色的球，找到一个蓝色的标记或检测人皮肤 （皮肤检测可与人脸检测和人脸识别方法性肤质的面具和手势识别非常有用）。若要查找彩色的斑点，你应该转换你的彩色图像从 BGR HSV 格式这样的颜色很容易分开。可以使用 HSV 颜色转换页面上的"ColorWheelHSV"程序看要到阈值的 H、 S 和 V 的值。你并不使用其他图形软件，请参见使用因为 HSV 值是不同的在 OpenCV 比在其他软件中的 HSV 阈值。举个例子，如果你想要检测一个蓝色的球，你可以运行 ColorWheelHSV，看到那蓝色大约是色调 85 到 130 在 OpenCV 之间。

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vc++数字图像模式识别算法技术详解，对想学图像识别的人是非常有帮助的。

使用matlab将图像二值化后，研究阈值分割的方法，包括均匀性度量法，迭代法和阈值自选的代码。