二维FFT_IFFT图像处理，快速傅里叶变换及反变换

基于opencv的车道线检测代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。效果一般

基本数字图像处理操作员

应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 可以看出其“双影”和”空洞”比较明显。双影是由于帧差法有2个影子，在该试验中就是轮廓变得很粗，”空洞”是由于物体内部颜色相近，检测不出来。当然帧差法还有个致命的缺点那就是阈值T需要人工设定。 　　对于帧差法的”双影”现象，有人提出来了三帧差法。其原理如下所示： 　　1. 由i(t)-i(t-1)得到前景图     F1 　　2. 由i(t+1)-i(t)得到前景图    F2 　　3.  F1 ∩ F2得到前景图     F3 　　4.  形态学处理 也就是利用2次相邻帧的差，然后去与操作，就得到了真正的那个影子了。这个在一定程度上可以解决”

资源描述Verilog颜色空间转换RGB2YUV和YUV2RGB代码，做毕业设计的可以参考参考

源码描述： 一、源码特点       采用winform进行开发，上传、保存 二、功能介绍       本源码是一个数字图像处理源码，可以上传图片、保存图片、关闭程序 三、菜单功能     1、点击打开，通过路径选择图片上床     2、点击保存，选择路径，选择格式，保存图片     3、退出 四、注意事项     1、开发环境为Visual Studio 2010，使用.net 4.0开发。 作者：匿名

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

该程序是建立一个gabor滤波器组，并且可以对想要处理的图像进行输入进行小波处理，并且提取图像的纹理特征。                                                                                                      

该代码在VS2010环境下开发，语言采用微软的C#语言，并结合Emgucv实现的简单的画图功能，实现了双缓冲，代码简单，适合初学者。可以用来学习Emgucv与C#语言，有一定参考价值

此为KLT跟踪代码，压缩包内部包含了关于此代码的详细介绍与适用方法。可以自定义跟踪图片数量，压缩包里也提供了演示图片已经已有的实验结果。此代码源于Stanford，同时KLT is now in the public domain.  Stanford"s Office of Technology Licensing has removed the non-commercial restriction.