图像分割和提取

应用背景这是加载一个BMP文件转换成一个矩阵的应用。我们做二值化与阈值并保存成BMP文件。这个应用程序使用在细化过程。这个应用程序的想法很简单，只是比较和阈值，将给予0或255的价值。关键技术该算法的思想是很简单的，只是比较的每一个值在一个阈值，结果将0或255的矩阵。二是白色或黑色，所以这种方法是用来使画面变成白色，黑色。

这个 Matlab 模型实现"主动轮廓没有边缘模型"。这是在塑造形象，噪图像和大脑图像的黑白 rendom 中测试。

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。先对图像进行灰度化处理，然后进行高斯滤波，用一阶导数的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，双阈值算法检测和连接边缘

OpenCV 2 计算机视觉编程手册--随书源码.大家可以研读一下

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

在这里，我用小波算法的图像压缩利用小波工具箱MATLAB中。该算法背后的基本思想是滤波器组理论。小波函数的排序是哈尔。

这个是我在网上下载的图像处理程序。里面有一些图像处理的基本算法，如边缘检测中值滤波，是Opencv结合MFC 很适合初学者使用。

应用背景这是使用Haar特征训练弱分类器，然后使用约14弱分类器连接节点作为一个强分类器，该方法选择弱分类器是AdaBoost算法。 ；关键技术

VC++ 中值滤波算法，可将图像转化成灰度图进行噪点处理，可处理8位、24位、128位bmp格式图片