张量投票法

分布式压缩传感,可用于信号，图像等重构，里面包含Compressive Sensing理论文件，MATLAB源码，以及相关文 档

整体功能： 自动车辆跟踪、 检测和拍照、 定位和 recognitionTracking 和拍摄功能可以几乎不被视为满足履行职能： 目标跟踪在一段视频： 圈对象手动第一 ；USB cameraFor 一辆车

canny边缘检测算法，基于梯度幅度直方图和类内方差最小化自适应的确定高低阈值的方法，可针对不同的图像，实现双闽值的自适应提取，不需要人为设定任何参数，采用模糊控制技术提取边缘像素。

本压缩文件的主要内容是关于OpenCV主要算法详解在实际应用中的使用帮助，对学习opencv很有帮助。

尽管 MATLAB 提供的二维离散小波变换 （DWT） 的功能、 相关的几个细节还没有被明确证明。因此，一个人必须浪费时间去寻找这样的细节。考虑到这一点，我将展示简单插图的二维离散小波变换，并将执行两个的 MATLAB 程序。一个程序是 ts_dwt2.m，批判地用于采样二维离散小波变换，与所涉及的 MATLAB 功能的 dwt2 和 idwt2。其他程序是 ts_swt2.m，这用于非抽样的二维离散小波变换，和相关的 MATLAB 函数是 swt2 和 iswt2.

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

这个 Matlab 模型实现"主动轮廓没有边缘模型"。这是在塑造形象，噪图像和大脑图像的黑白 rendom 中测试。

由于对运动目标检测与提取的精度要求越来越高,在运动检测中排除阴影的干扰也就越来越受到重视。当前采用的运动检测算法通常在提取运动目标 的同时也将运动阴影提取出来,这会导致在分割和提取运动目标时产生严重的影响。阴影消除算法，matlab版本，其中阴影消除的阈值和数学形态学模板的大小需要根据具体的视频图像调整到合适的值。

这个是我在网上下载的图像处理程序。里面有一些图像处理的基本算法，如边缘检测中值滤波，是Opencv结合MFC 很适合初学者使用。

通过直方图比较进行模板匹配，从若干张图片中检索出相似图片，得到匹配系数，具有一定的可用性，在opencv1.0+VC6.0/VS2010平台皆可使用。我目前在做基于直方图匹配的跟踪，欢迎各位下载，一起学习交流。