Retinex去雾

光学字符识别（optical character recognition）是模式识别研究的一个热点，被广泛地应用在车牌识别、身份证号码识别、护照识别等领域。手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，它研究如何利用计算机自动辨认手写的阿拉伯数字。通过对手写阿拉伯数字的图像预处理和特征提取，在matlab环境下进行了利用基于最小错误率的贝叶斯分类器对手写的阿拉伯数字识别分类的实验。

应用背景三维测量中一个重要的分支就是利用投射光栅条纹进行测量，其中一般采用投影仪投射条纹图像，我使用的是三角波模拟生成的条纹图像代替正弦波，其目的主要是加快测量速度，高速测量就能实现动态物体也能运用如相移法等高精度的测量算法。关键技术高速的条纹图像的投射，对调制图像准确的解相，去除噪声背景等的干扰，解相算法上的选择，算法整体速度的优化等，这些问题都有待解决。

这是一个matlab下处理立体匹配的完整代码，来源于国外的一个大学例程，包含详细的.m文件和交叉编译的cpp、h文件等，适合仔细研读具体的算法原理

应用背景道路提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术先对图像进行颜色空间变换，再应用C聚类对图像进行聚类，把图像分为道路和非道路，然后进行识别，实验表明，效果较好

C++写的harris角点检测程序，效果明显，注释较清楚，容易扩展功能，这是一个MFC程序，运行结果为一个界面，功能为打开并显示待检测图片，图像基本的预处理如：图像滤波，图像增强等，最后显示的图像的角点信息，并可以自行调试提取角点的参数..

梯度锐化和拉普拉斯锐化。 但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强，所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比；否则，锐化后图像的信噪比更低。邻域平均法或加权平均法可以平滑图像，反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率，有加强高频率分量的作用，从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的，所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰，可以对图像进行逆运算如微分运算，从而使图像清晰化。在图像处理中，一阶微分是通过梯度法来实现的。

将tif图片转换为bmp CONTENTS ======== 1. Target platforms 2. Description 3. Installation 4. Read this 5. Known bugs & problems 6. More informations 7. Contact

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。这是购买合众达的DM642开发板时提供的源代码。

我们在这里展示一些实例对象：一类是一个蓝图或原型从个别对象的创建（后来我们创建一个对象）。方法出现在类声明为函数或程序的标题，没有身体。每个方法的定义声明出现在程序的其他地方。

车辆检测： 1 识别车辆轮廓，并标识车辆轮廓 2 给出车辆的相对速度，经过测试，实际可用。