多核加速处理图像

将文件夹中的DICOM图像转换为用于成像算法的结构化阵列

FLANN是一个在高维空间中执行快速近似最近邻搜索的库。它包含一组我们发现最适合最近邻搜索的算法，以及一个根据数据集自动选择最佳算法和最佳参数的系统。

VB 脸部图像特征对比识别技术用vb对图像处理，但速度比不上c++

对图像进行对数、指数灰度变换。对数变换扩展了低灰度区，压缩了高灰度区，能使低灰度区的图像较清晰地显示出来。而指数变换一般用于对图像的高灰度区给予较大扩展。源码包中给出了源码和要处理的图片，1、4两张分别为过亮过暗的图，经过相应变换都能得到较好的效果。

超声图像通常会含有SPECKLE噪声，本代码用于仿真生成图像的SPECKLE噪声，对研究去噪的同学有一定的帮助

应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。

去噪声 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮

函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ； 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ； 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率 s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减 makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！ 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ； %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少，直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ； %生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ； 结束 同时 numel(s) > 2 [p，我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ；%合并

基于opencv的图像特征匹配算法，此算法可以用于图像特征检测，运动跟踪，等等

这是一个关于图像匹配的代码，有sift，surf的 特征检测 ， 特征提取等，有它们的具体实现算法，很值得研究，也比较适合初学者