高容量的数据使用LSB位替换隐藏方案

资源描述实现的adaboost训练分类器详细过程，可配合adaboost算法实现一起使用

应用背景虹膜识别软件，基于VS2010中的MFC开发的，一定可以跑起来，有详细的算法说明，有完整的程序代码和详细CDIO文档，以及详细的流程图。关键技术基于计算机视觉和模式识别技术开发的虹膜提取和识别软件。通过提取虹膜的关键点特征，设计出好的特征提取算法，能最大程度的区分不同人的虹膜的特征，具有良好的应用效果。

这是从primal sketch integrating texture and structure的作者之一，吴英年教授的网站上下载下来了，经过本人亲自运行，代码是完善的而且可以使用的，十分有价值的一个代码

采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。

一个简单的傅立叶描述子程序，可以运行，可以用来学习傅立叶描述子的原理。内附有结果图

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该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

资源描述了解数字图像处理的基本算法，如平移、旋转、平滑、锐化、灰度图的转化、对比度扩展，腐蚀、膨胀...

ITK读入DICOM数据，VTK进行显示。该程序是itk和vtk联合使用的例子，适合初学者。-This program realizes the combination of ITK and VTK to read in and display DICOM image.

图像评价（均值、清晰度、信息熵、标准差）