车辆检测与跟踪

P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换P0302：二维离散余弦变换的图像压缩P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度P0304：直方图均匀化P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波P0308：图像的自适应魏纳滤波P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化P0310：图像的高通滤波和掩模处理P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理 

图像处理，轮廓提取，最新的CAnny算法，你值得拥有，配合hough圆检测，以最新的姿态配合新的需求。。。

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

我们目前的建筑场景，基于检测和代表当地对称性图像中提取局部特征的新技术。这些新功能的动机是当地的对称性，在不同尺度下的很多城市的形象，一个基本特征，也可能更具有不变性大外观变化比低级别功能如 SIFT 的事实。因此，我们将这些功能应用问题的挑战性成对的城市场景的照片。我们的特点基于本地双边和旋转对称性计算使用局部图像操作的简单的措施。这些措施用为特征检测和计算描述符。我们证明我们对具有挑战性的新数据集包含图像对参展的照明、 年龄和渲染风格的戏剧性变化范围的方法，表明我们的功能可以提高这一艰巨任务的匹配性能。

< 跨度 style="font-size:11.0pt;line-height:115%;font-family："">"前景"的图像中的对象现在变得变换后的图像的直方图这 scripttransforms 这样的图像。

该代码表示 Matlab m 为高斯滤波的函数作为输入原始图像、 卷积窗和标准偏差的大小。此外本存档内发现指数和对数逐点转换。

Matlab Code 为脸识别基于 LDA 算法-FisherFace- on orl_faces （图像人脸数据库）

一个用C/C++直接读取像素的例子，供底层源码学习。程序可以运行，直接读入照片，然后将像素内容读取到内存，读者可以查看照片DIB数据的每一个细节，供学习使用。

这是一个LSB算法，用于信息隐藏的C源代码，可以通过信息隐藏技术将各种信息通过这个算法隐藏到图片里边。

高动态范围图像（High-Dynamic Range，简称HDR），相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。 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