基于openCV的图片浏览软件

资源描述 实现了camshift对目标的动态跟踪

在雾覆等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质"图像去雾技术的任务 是去除天气因素对图像质量的影响,从而增强图像的视见度"本文归纳和总结了图像去雾技术的国内外研究现 状"将现有的方法分为基于物理模型和非物理模型两类, 分别详细阐述了这两类方法, 分析它们各自的优势和不 足,并总结了算法性能评价的无参考客观质量评测准则"最后, 指出该技术的研究难点和发展趋势"

Retinex可在光线条件不好时改善图像的视觉渲染。当光线较暗时，我们的眼睛可以正确地看到颜色，但照相机和摄像机不能很好地处理这个问题。MSRCR（MultiScale Retinex with Color Restoration）算法是Retinex滤波器的基础，其灵感来自于眼睛的生物学机制，以适应这些条件。Retinex代表视网膜+皮质。

在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,这个是测人脸识别代码的准确率的，具体人脸识别的方法在我上传的另外一个代码里面。里面也有两个cpp,testLBPHaccuracy.cpp测得是LBP方法的准确率，testLBPloadAccuracy.cpp则更为精简，测得是直接下载分类器用于测试的准确率，理论上说两个应该一样。关键技术可以修改createLBPHFaceRecognizer()此函数的参数例如改默认参数为 (1,8,4,4,DBL_MAX)和修改训练图片的张数（即修改at.txt文件）再分别测它们的准确率和时间。里面附有我测的各种变化的准确率和时间（包括在vs上跑的时间和板子上跑的时间）大家可以参考一下，从内存，时间，准确率选择最适合的参数。

本程序用于高光谱分解，使用的算法为最小二乘法。该程序通过调用matlab的本身的程序进行分解。同时可以计算均方根误差和光谱角距离。本程序使用的数据位城市地图的数据。

本文介绍了视频增强技术的方法，包括空域增强和频域增强，叙述了几种重要滤波器的优缺点及其适用范围。对有雾图像进行分析，找出雾天图像退化的主要原因是灰度值集中在一个比较高的水平。然后针对这种情况对图像进行处理，使得图像对比度增强。以直方图均衡化为主线，搭配了一些其他处理，达到了较好的处理效果。

卡耐基梅陇大学的车辆检测与跟踪程序，程序中利用光流法实现车辆的检测以及跟踪，跟踪以及检测的效果非常不错。 CMU vehicle detection and tracking procedures, the use of optical flow method.

ffmpeg+sdl写的播放器,基于win32编写的对于想了解libav库的，想了解sdl库开发的有一定的帮助

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。