霍夫曼与算术图像压缩解压

该方法能够处理无约束的模糊，但也允许使用或先验信息的约束上模糊筛选器，以及参数化的方式定义的筛选器的使用。

利用matlab来实现PCNN多种方法的图像处理，有图像分割，图像边缘提取，图像融合等方面

MODIVCDemoExe、 能直接运行，看看OCR的效果

这是基于一个勺子形状图像的识别程序，基于形状因子的提取，方法是循环遍历的方法。

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

vc++数字图像模式识别算法技术详解，对想学图像识别的人是非常有帮助的。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

应用背景数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。关键技术本程序是由C++编写的，可以直接运行的源代码，实现的功能是数字图像复原技术，对已经处理过的或由于某些操作降低了质量的图像进行复原。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,这个是测人脸识别代码的准确率的，具体人脸识别的方法在我上传的另外一个代码里面。里面也有两个cpp,testLBPHaccuracy.cpp测得是LBP方法的准确率，testLBPloadAccuracy.cpp则更为精简，测得是直接下载分类器用于测试的准确率，理论上说两个应该一样。关键技术可以修改createLBPHFaceRecognizer()此函数的参数例如改默认参数为 (1,8,4,4,DBL_MAX)和修改训练图片的张数（即修改at.txt文件）再分别测它们的准确率和时间。里面附有我测的各种变化的准确率和时间（包括在vs上跑的时间和板子上跑的时间）大家可以参考一下，从内存，时间，准确率选择最适合的参数。

此代码是由RGB转换为标准的RGB空间的算法，此代码基于opencv与c++语言，标准的rgb是指各通道的值除上三个通道之和，得到的标准rgb空间对光线的敏感性大大减小，对于跟光照有关的图像处理领域有很大的帮助。