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Mean Shift，我们 翻译为“均值飘Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计（The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition ）中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.移”。其在聚类，图像平滑。图像分割和跟踪方面得到了比较广泛的应用。

用c++实现直方图均衡化。在DevC++或visualstudio上运行。要处理的默认图像（定义内部代码）。处理单个图像。

修补是重建图像的损坏部位的过程。从2.4版本开始，OpenCV的支持修复中algorithm.The棘手的部分是获得图像修复掩模，这是一个二进制图象，其中非零像素表示的区域被inpainted。让面膜后，剩下的应该是easy.After让面膜，我们可以立即拨打inpaint（）inpaint功能。 FMM的工作原理：它是基于快速行进法。考虑图像中的一个区域的补画。从本地区的边界算法开始，去里面的区域逐渐首次填补一切的边界。它需要周围的邻居像素的小邻域被涂。该像素被替换的所有已知的像素邻域归一化加权和。选择的权重是一个重要的问题。更多的权重是给那些像素躺在附近的点，接近正常的边界以及那些趴在边界轮廓。一旦一个像素是我画的，它移动到使用快速行进方法旁边最近的像素。 FMM确保邻近的已知像素的那些像素被首先inpainted，以便它只是像一个手动启发式操作。该算法通过使用该标志，INPAINT_TELEA启用。

这是一段基于opencv的对图像进行畸变处理的源程序，使用usb摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好，程序中将会直接利用标定好的参数。

在图像处理方面的实际应用中，为了完成实际的需要，可能整个图像处理过程仅仅对一些图像目标较为关注，整个流程都是围绕着这些图像目标所进行的。按照实际需要，一副图像可以分为两部分：前景（对应于实际中要使用的图像目标）和背景（图像中非目标的其它区域）。在作物病害诊断系统中，对图像进行分割后，为了完成最后的识别过程，需要对分割后的目标图像区域的特征（颜色、形状等）进行提取和分析，因此，图像分割在整个诊断过程中是十分重要的。

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sift算子是由D. G. Lowe在1999年提出，2004年完善的一种特征提取的方法，它主要有四个阶段：1）尺度空间极值检测（运用到Gauss函数和difference-of-Gaussian ）2）关键点定位3）定向分配（运用方向直方图，找到一个主方向，主方向的峰值的80%为辅，增强鲁棒性）4）关键点描述符

TPicShow 在纯 Delphi 代码是图像滑块控件具有176过渡效果。TPicShow 的主要特征是： 可以以编程方式控制图像过渡 图像可以伸展或在控件的客户端区域中居中显示 控件可以显示背景图像为居中，舒展，或平铺 转型进程可以使用分离的线程 新的过渡效果可以方便地执行和添加到控件 TDBPicShow 是 TPicShow 从一个 blob 字段中加载位图、 jpeg、 图元文件，png （Delphi 2009 年及以后） 图像的能力的识别数据的版本。

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