图像拼接

应用背景该算法能适应复杂变化的环境，准确地提取运动目标，对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果关键技术采用帧间差法和背景差法相结合的运动目标检测方法，

用于曝光融合的常用图像序列，从欠曝光到上曝光；

立体相机校准源

opencv的mfc平台，基于directshow采集摄像头编号，用于双摄像头的图像采集，可以用于标定时的图像同步采集

应用背景VC++ 基于MFC平台，是智能监控的基础，是数字图像处理的入门代码。关键技术数字图像处理，载入图片，改变图片的灰度级别，量化，采样。

资源描述 该程序使用的是windows提供的图片集，程序运行环境为win8.1+VS2013，程序的功能是根据提供的两个视点的深度图和彩色图，合成出一个虚拟是视点的深度图和彩色图的程序！

资源描述视频处理中前景提取的基本方法，处理速度快，可以得到运动目标的边框。

    William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.

图像前处理是图像处理中做的非常第一步。前处理，删除所有不需要的数据被统称为噪声，提高图像尽可能多地使感兴趣区域的更加突出。这有助于在以后处理，可以帮助，取得好成绩。图像 binarisation 是强制性的一步，要在预处理之一。它将图像转换为强度值介于 0 和 1 的二进制图像。

MFC界面，求图像的拉普拉斯变换。