Aforge动态手势识别

HMM模型算法程序，对于学习动态手势识别很有用，包括后向算法估计参数，前向后向算法、BaumWelch算法的实现

应用背景  计算机图形学的作业，期中包括二维图形几何变换，三维图形几何变换，中点划线法，扫面线填充法，数值微分划线法，可以直接运行在。  关键技术  该程序是在Vs2008+opencv条件下编写的，可以直接运行，其中三维图形几何变换功能最全，包括三维平移，三维透视，立方体分别绕X、Y、Z轴旋转

梯度锐化和拉普拉斯锐化。 但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强，所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比；否则，锐化后图像的信噪比更低。邻域平均法或加权平均法可以平滑图像，反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率，有加强高频率分量的作用，从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的，所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰，可以对图像进行逆运算如微分运算，从而使图像清晰化。在图像处理中，一阶微分是通过梯度法来实现的。

本代码使用直方图均衡对图像进行处理，压缩包里有自带的测试图片，效果很好，图像明显变亮

应用霍夫曼与算数编码进行编码与解码进行图像的压缩与解压。基于C与OPENCV

利用各向异性扩散方程对图像进行处理，例如去噪，边缘检测

图像的仿射变换，共包括4个文件，全都是matlab文件，分别为affine.m,grad.m,wrap.m,paremetric.m：，对于图像仿射变换以及图像的超分辨率重构非常有帮助。-

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。

图像平滑处理，主要是平滑算法，对于初学opencv实现的人来说是个很不错的例子。