细胞跟踪

利用均值濾波、形態學運算、canny找邊緣來切割血管，医学图像处理是图像处理领域中的重点与难点问题之一。随着数字图像处理技术的快速发展,借助电子计算机等辅助手段,医学图像的提取方法以及图像质量都得到极大的提高。眼底视网膜图像是人体唯一可以非创伤直接观察的较深层微血管,对视网膜血管的分析研究有助于疾病的精确诊断。然而,由于视网膜血管图像的灰度分布不均匀,目标血管与图像背景的对比度低,再加上图像噪声的污染,使视网膜血管的自动分割非常困难。所以,通过建立眼底视网膜图像的计算机辅助分析系统,对眼底视网膜组织进行定量分析与定性检测,对临床眼科学的病理诊断具有非常重要的意义。本课题在查阅大量数字图像处理的文献基础之上,结合DRIVE眼底视网膜图像数据库模型,通过分析不同图像分割算法的特性,对眼底视网膜血管图像进行了分割实验与对比分析,主要过程如下：1.对视网膜图像预处理。通过分析RGB彩色系统模型,对各通道的视网膜图像进行对比度比较。掌握数字图像处理的基本操作方法

采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。

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这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤：1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。6. 等待程序检测出人脸区域createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

一款怀旧感十足的古董挂钟flash源代码 使用ActionScript编程 效果复古 值得学习收藏。

资源描述 苹果电脑上将视频转为gif动图的小工具

将 GSLIB的三维物体文件写为图像所可接受文件 X Y Z image[x][y][z] 输入文件名为input.txt GSLIB 文件要删除前几行的说明

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

基于增强主动视觉的人脸特征提取

运用PCA算法进行人脸识别，对人脸图像具有非常好的鲁棒性，加快运算速度，提高识别精度，具有非常好的效果，可以直接运行。程序里有主程序和调用程序，可以用图片和摄像头两种方式进行人脸数据的收集及检测，还有已经训练完毕的人脸图像，都可以直接使用。希望大家多多下载！