光照校正函数opencv

蚁群优化 (算法 ACO) 算法是相对较新的元启发式算法和所有算法，利用 insectpsilas 行为的一个成功范例。它被应用，以解决许多优化问题与好自由裁量权、 并行、 鲁棒性和积极的反馈。作为一种先进的优化算法，只是最近，研究人员开始将蚁群算法应用于图像处理的任务。在此文件中，建议使用蚁群算法改进的图像阈值分割方法。与传统的阈值分割方法相比，所提出的方法具有优势它可以很好地部分薄、 它可以有效地减少计算时间，它有很好的能力和稳定性质。调查结果显示使用所提出的方法可以实现令人满意的分割效果。

对图像进行去噪处理，运用小波变换将其进行四层分解，进行小波变换可以将图像的高频和低频分量，分离出来，高频分量里又包含了大量的纹理特征信息，通过对图像进行小波变换提取图像特征量的均值和方差，作为图像的纹理特征

边信息生成  运动补偿，在分布式视频编码中，通过运动找到运动矢量，生成时间边信息，其中有帧内插值，运动估计，双向估计。改善边信息的生成算法

基于块的梯度下降搜索算法块运动估计在视频编码 

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资源描述实现的adaboost训练分类器详细过程，可配合adaboost算法实现一起使用

近场球面波卷积—逆投影算法，能求出径向分辨率和横向分辨率， 得到目标的二维成像图。程序中已经设置好参数，点击即可运行

本图像处理程序实现对灰度及彩色图像的基本操作,如图像的打开，关闭，保存；图像的基本处理，如图像放大、缩小、二值化处理、裁剪、浮雕处理、图像增强、直方图等等。

1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。