基于边缘指导的图像插值算法

Retinex可在光线条件不好时改善图像的视觉渲染。当光线较暗时，我们的眼睛可以正确地看到颜色，但照相机和摄像机不能很好地处理这个问题。MSRCR（MultiScale Retinex with Color Restoration）算法是Retinex滤波器的基础，其灵感来自于眼睛的生物学机制，以适应这些条件。Retinex代表视网膜+皮质。

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

开幕式和闭幕式是形态学图像处理，可以用来填补在对象上的小洞和移除小不良对象的复合经营。我曾经申请关闭图像删除一些小孔，并保持较大的。为此，我已经用盘形大小大于小孔但小于大孔的结构元素。第一项产出： 另一幅图像，我已数的近似数圈，但圈子首先分割出来行。我已经用开放盘形结构元素删除的行。我有试着构建元素大小 9，11，13 等来找到一个最佳规模。一旦删除了行，我已经用抄送标签来计算圈数。第二个输出:

此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；

这个源代码是 BMP 大小调整。 开始位置和结束位置选定。 但是，不完整。

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

本程序使用 c + + 使用高斯混合模型的背景减法。这是快到足以检测背景匹配

Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术。其原理是利用图像空间和Hough参数空间 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

不错的读图程序，通过Vc++开发软件，编写底层函数，来进行读取文件夹里的图片，为以后用VC++做图像处理打下基础

视频监控中前端DVS的实现程序，支持SIP/RTP等协议。视频编解码算法为H.264，音频编解码算法为G.711，支持多路并发传输，支持264码流封装为RTP包。