三维傅立叶变换

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 （最大-最小）%高于或者等于 contrastthreshold，阈值设置为%本地 midgrey 值 （平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口）。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN （图像、 [M N]，CONTRAST_THRESHOLD、 填充） 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood （默认值为 3，3）。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 （默认值是之一填充图像 %像素为单位）%"replicate"）。%

自己写的Matlab程序，实现了Canny算子对于图片的边缘检测功能。步骤分为：1，为源图像进行高斯低通平滑滤波。2，计算梯度幅值图像和角度图像。3，为图像进行非最大值抑制。4，用双阈值处理和连接分析来检测。

本程序采用c/c++实现二维码的扫描，对扫描仪扫描的.bmp格式的图片进行扫描，译码生成需要的格式，识别图片的正确率在%90以上。基本符合用户需求

对于图像饱和度问题进行适当调整，采用了HSV->RGB转换的方法，OpenCV+VC6.0，该方法自动生成dll，并且附有调用函数。 saturation.cpp生成饱和度调整dll baohedu.cpp调用dll saturation.h头文件 学习交流用， 亲测能运行。                                      &n

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DSP 与上位机通信程序，DSP外围接口包括 DDR2，EMAC，PCI，IIC，Flash 等，以及一些测试程序。tms320c6455 High-Performance Fixed-Point DSP TMS320C64x+™ DSP Core Enhanced VCP2 Enhanced Turbo Decoder Coprocessor (TCP2) 64-Bit External Memory Interface (EMIFA) Four 1x Serial RapidIO® Links (or One 4x), DDR2 Memory Controller EDMA3 Controller (64 Independent Channels)-tms320c6455 High-Performance Fixed-Point DSP TMS320C64x+™ DSP Core Enhanced VCP2 Enhanced Turbo Decoder Coprocessor (TCP2) 64-Bit External Memory Interface (EMIFA) Four 1x Serial RapidIO® Links 、 DDR2 Memory Controller EDMA3 Controller (64 Independent Channels。

加载原始图像，然后进行dwt变换，将水印图像嵌入到图像的子带中。将水印图像嵌入到原始图像的最低子带中，得到具有安全性的水印图像。通过PSNR、MSE和WNR计算性能。

去噪声 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮

一个VC编写的屏幕画笔，用vc6和vc2008都可以编译通过，供大家学习参考，能力有限，有不好的地方希望大家指正，共同进步，程序就是用来大家分享，多多益善