图像处理类

本代码是利用kalman滤波器实现对物体运动状态的追踪，可以有效的减小测量过程中产生的误差对最终结果的影响。

边缘检测算法喜欢罗伯茨、 空降和普鲁伊特运算符可以用于更多灰度梯度和 噪音。对于检测对角边缘 Sobel 运算符是更加敏感。另一方面，普鲁伊特运算符是更多 敏感的水平和垂直边缘。康力的运算符基于三个标准。第一个条件是使用 为疏导图像的高斯函数。二是一阶导数的最大值对应于 最小的一阶导数。换句话说，这两个点用灰度 （强边缘） 和点的戏剧性变化 稍有变化的灰度与对应于第二阶导数零交叉点。因而这些两个阈值为 用于检测弱边缘和强边缘。康力的算法不是容易受到噪声干扰的事实 使其真正弱边缘检测的能力。所以 Canny 的算法是边缘检测优化算法。

Buades A，莫雷尔ĴM.非本地算法的图像去噪[A]：基于快速非局部均值图像去噪算法。在：IEEE计算机协会会议上的电脑。视觉与模式识别[C]。圣地亚哥，CA，USA，2005：60〜65。用于非局部均值对称的重量分别为每对像素计算出仅一次。

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

本程序是在VS上开发的，基于计算机视觉开源库opencv进行图像读取，可以同时打开两张图片， 分别显示在MFC视图中，两图片都有滚动框。在此基础上，可以进行后续处理，如融合，融合部分还没做完。

资源描述Detecting visually salient regions in images is one of the fundamental problems in computer vision. We propose anovel method to decompose an image into large scale perceptually homogeneous elements for efficient salient region detection, using a soft image abstraction representation. By considering both appearance similarity and spatial distribution of image pixels, the proposed representation abstracts out unnecessary image details, allowing the assignment of comparable saliency values across similar regions,and producing perceptually accurate salient region detection. We evaluate our salient region detection approach on the largest publicly available dataset with pixel accurate annotations. The experimental results show that the proposed method outperforms 18 alternate methods, reducing the mean absolute error by 25.2% compared to the previous best result, while being computationally more efficient.

可以同时获得强度和范围的图像，提出了一种在系统中的用户的手任意姿势

资源描述模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

资源描述视频处理需要提取前景，相对于简单的帧差法而言，混合高斯建模能直接提取出前景，但是运算量有些大。