最小二乘匹配

毕设做的傅里叶梅林变换，现分享出来，可用于图像 平移/旋转/防缩 的图像配准校正。

matlab练习程序（矩形变换为单连通形状）变换使用的模板必须是单连通的，而且模板中心必须在模板内，如果在模板中打个结或是月牙形，这里的程序就处理不了了。虽然非单连通模板也有办法处理，不过不是这里要讨论的。这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样，变换前后像素按比例缩减，不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同。变换为圆时弧度可以直接计算出来，而变换为任意形状只能算出一个最小相似值。至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了，处理圆时可以根据对称性简化程序，这里似乎没有什么好办法简化。变换细节上，那篇文章中使用的是正向插值，这里使用正向插值则会产生很多空洞，因此选择了更常见的逆向插值。

基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染，基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染基于高度图的三维地形渲染

水效应

应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。

对多个移动目标进行跟踪，鼠标选取跟踪对象，粒子滤波跟踪各个对象，跟踪结果稳定可靠，能够用于遮挡情况下目标跟踪，对opencv刚入门的用户简单易于理解，该程序为粒子滤波的简单实现

分水岭分割算法，有细胞分割实例，程序可以直接运行，分水岭分割是将一幅图像看成一个拓扑地图，其中灰度值被认为是地形高度值，高灰度值对应山峰，地灰度值对应峡谷，分水岭分割就是在不同的灰度图中找出低水盆地和分水岭。

这是我的原创项目，im创建的项目是现实生活中的系统信息卖家。我已经提前道歉了。我很高兴能做这个节目，因为我很懒，所以我不能做一个完美的节目。我到处浏览，为我的项目寻找灵感来源，当我第一次看到它的时候，我发现浏览图像处理结果的灵感是非常感兴趣的，因为它证明了图像可以在程序语言中的细节。除了这个故事，我什么也不能说

资源描述应用图像处理就行人脸识别，通过调用opencv库进行处理。主要进行特征点提取。开发环境为Visio studio +opencv。用c++语言进行开发，程序简介简单，亲测好用

A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models2006 Tsai 经典的阴影去除方法 颜色空间转变（HSI）；阴影初分割；形状（边缘）保留；阴影补偿，完成最终阴影分割。亲测，自己一笔一笔写出来，而且经过验证，希望大家喜欢。后续给出Tsai方法的改进版本Chung方法，也是经典！有问题欢迎联系roma_white@m.scnu.edu.cn