采用灰度变换的方法增强图像的对比度

[background_array, model_fit_count_array, m_modes] = ...     test_background_subtraction_pixel(rgb_array,maxBGModels,init_wt_new_model,alpha) 对于某一像素位置建模，输入：某一像素位置几帧图像的rgb值，最大模型数目（3-5个），初始化模型的权重，和学习效率 输出：背景数组（1为背景，0为前景），符合模型的像素数，已及模型。

利用matlab进行CT扫描图像重建。本项目提供二维DFT、正弦图、反投影

是关于VisualC数字图像处理技术的书籍，很好的一本书，网上热销，讲解了预处理、特征提取、识别、跟踪等等。希望能给大家带来帮助。

opencv画轨迹。使用c++语言。是图像处理一个方面。使用camshaft跟踪运动目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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GDAL通过RasterIO读写图像文件，数据集的创建，图像相关信息的获取，从而实现GDAL 切图功能，实现的切图可以在网络地图上使用。

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Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助