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Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称，则其傅里叶变换为H(u)，对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换，因而在H(u)≥0条件下，图像对平滑有不变性。

人脸的不同部位的灰度值是不同的，根据灰度值的比重，通过直方图分析确定人脸的各个部位的灰度值的取值范围，达到识别人脸的作用。

基于颜色的图像检索系统，版本Visual C++ 6.0，是基于词袋模型编的代码，算法用的是SIFT提取特征，图片的格式要求是bmp的，编译可以运行！

这是基于opencv的人脸检测的源码，主要用于检测人脸并进行识别。程序主要通过从本地读取一个bmp格式的文件，然后对文件进行解析，进而进行识别，在算法实现上主要用了光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强和均衡直方图等方法。

拟议的安保系统由两个可视秘密共享方案 （车辆安检系统） 和一个图像隐藏方法组成。第一次提出车辆安检系统取决于将使股票四倍于原始图像而第二个拟议车辆安检系统取决于改性想法的概率 VC 没有像素增加，这意味着加密的股票是原始图像的大小相同的四个亚像素的像素扩展传统 VC 改良思想。拟议的隐藏方法基于隐藏的秘密图像覆盖图像的 DCT 系数中位。拟议的基本思想是制度的控制参与者的安全级别，并确定优先事项的每个参与者通过确定哪些参与者是制度的无法解密的秘密 （S） 和谁将无法解密的秘密 （S）。自从 VC、 动手术，二进制或二进制文件的投入，因此，所选的颜色或灰度图像，用来构建信息共享，必须通过使用弗洛伊德和斯坦伯格过滤器转换为二进制。

Matlab 演示代码为"引导图像过滤"（视觉 2010 年）凯明 he (kahe@microsoft.com) 如果您使用、 修改我们的代码在你的工作 （无论是作为一个独立的工具或作为一个组件 任何算法），你需要适当地引用我们视觉 2010 年的论文。 此代码是为了学术目的只。不是为商业和工业活动。 本文中报告的运行时间是从 c + + 实现。这的 matlab 程序代码是 对于那些想要重新实现我们的方法的引用。

64位matlab编写的fft算法，及dft算法，通过matlab GUI 集成到一个界面中。用于对图像进行处理，并输出处理后的图象与原始图像进行对比。

此代码是以word形式进行展示的，可以直接复制到m文件进行执行，程序包含小波分析进行的分解、小波分析方法进行重构、二维多尺度分解和重构以及包括了matlab下程序的运行结果显示图。

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。

用于三维或二维图像的配准，或三维人脸识别，迭代最近点的目的是求出一个刚体变换矩阵，将两幅图像用数据点表示，一幅图像乘以这样一个刚体变换矩阵就可变换到另一副图像上去