检测汽车使用高斯混合模型

图像识别与处理代码，文档形式，可以直接拷贝粘贴使用从输入到预处理到输出 都有注释 非常详细的程序代码

结合Surf描述符算子和Sift描述符算子提取的图像不变特征。利用了Sift描述符对尺度，翻转的强有效性；和Surf描述符对光强的 敏感性，进行图像复制粘贴防伪检测。代码中有一个实例，可以看出检测结果。

图像处理，利用数学形态学的知识对字符图像进行处理；字符图像的端点提取，以及交叉点提取，T型端点检测有待完善。字符细化效果不是很好。

基于mfc的数字验证码识别程序，读取灰度图像，去噪，二值化，归一化，bp，

在DSP上实现图像移位的操作，用C语言写的，代码简洁，YUV图像的操作。

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

该代码在VS2010环境下开发，语言采用微软的C#语言，并结合Emgucv实现的简单的画图功能，实现了双缓冲，代码简单，适合初学者。可以用来学习Emgucv与C#语言，有一定参考价值

在本文的最后阶段,使用此视频图像运动目标分析系统进行了大量实验,并全面分析了实验现象和数据。通过这些现象和数据可以得出结论:本文基于OpenCV设计的视频图像运动目标分析系统具有良好的实时性,能够正确的进行运动物体的实时检测和跟踪,并具有良好的鲁棒性。由于该系统在Windows下开发,如何将该系统移植到其他的系统或者是嵌入式平台并进一步提高系统的通用性和鲁棒性就成了今后研究工作的重点。

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。