gabor小波

使用图形方法能使图形设计更方便，并减少程序代码。用图形方法创建图形是在程序代码中进行的，绘图效果需在运行应用程序时才能看到。对于界面设计中的简单绘图，图形方法不能代替图形控件的作用。利 用以下方法可做出各种各样的图形，下面简单介绍这些图形方法的作用与使用方法。

CSS3 和 jQuery 漂亮悬停效果 将在下面的每个图像中光标悬停。请注意是否您正在使用 IE-你不看到其余的应有的风格缺乏 CSS3 属性支持。

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

在传输的多信道图像，图像已损坏的椒盐噪声，由于通讯故障。盐和胡椒粉噪声也被称为脉冲噪声。滤波的目的是要删除的冲动，使噪声免费的形象完全恢复与最小的信号失真。 最著名和最广泛使用的非线性数字滤波器，基于高阶统计量是中值滤波器。中值滤波器以他们的能力，而不会损坏边缘去除脉冲噪声而著称。中值滤波器以他们的能力，去除脉冲噪声，以及保留边缘著称。 有效清除的冲动往往会导致图像的模糊和扭曲功能。理想情况下，过滤应该只应用于已损坏像素同时保持廉洁的像素不变。无条件地跨整个图像应用中值滤波作为实践在常规方案中会不可避免地改变强度并删除廉洁像素的信号细节。因此，两袖清风的像素和应用非线性滤波前的已损坏的像素之间的歧视噪声检测过程是非常可取。 自适应中值是一"基于决策"或"开关"筛选器，第一次用于标识可能的噪声像素，然后替换它们

matlab 程序代码来计算编码 h.264 值 在计算能力和技术最近的增长推动了需要高度安全的数据通信。安全通信的最佳技术之一是信息的隐写术的隐藏的传达到存在一种艺术。加密技术，称为双隐写术，结合使用隐写术的过程开发一个坚固的模型，在确定任何隐藏和加密的数据中添加很多的挑战。使用加密技术来加密数据之前传输可能会阻止任何类型的安全问题。但伪装加密数据的外观可能会引起怀疑。因此使用内隐写术的密码系统，引起的双隐写术，将提供更好的安全性改进的版本。提出了隐藏数据与二能级的安全性，以嵌入数据加上良好的感知透明性和高负载能力的一种技术。提出了一种新型的数据隐藏直接在 H.265/HEVC 视频流的压缩版本，其中包括以下三个部分，即数据加密、 视频压缩、 数据嵌入和提取数据。通过分析 H.265/HEVC 编解码器，码字的快速模式的属性码字的运动矢量差异都用以掩饰视频流中的数据。数据隐藏是直接在压缩的 H.265/HEVC 视频码流进行的。这项计划可以确保格式的法规遵从性和严格的 file 大小保存。

图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本文采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成超宽幅图像的拼接。为了提高图像配准的精度，本文采用了RANSAC，LM等算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。

VC++ 中值滤波算法，可将图像转化成灰度图进行噪点处理，可处理8位、24位、128位bmp格式图片

或者图像上的部分甚至可以清楚地。。。。这个程序可能有助于识别图像

这一项目划分输入视频到其相应的帧......你可以冲浪在每一帧之间单独......编译使用处理

数字信号处理的实验，第一个是DFT与DHT性能比较，是用matlab写的，第二个是FFT的实现