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摘要：本文提出了一种低功耗的坐标旋转 数字计算机（CORDIC）为基础的可重构离散余弦 变换（DCT）的体系结构。本文的主要思路 基于有趣的事实，在所有的计算中 DCT是不产生频率同样重要 域输出。考虑在重要的区别 的DCT系数，CORDIC算法的迭代次数可以是 动态改变有效折中的图像质量 功耗。因此，计算能量可 不会严重影响图像显著降低 质量。所提出的CORDIC基于2-D DCT的结构是 实现使用0.13微米CMOS工艺，以及实验 结果表明，我们的可重构DCT达到省电 从22.9％到52.2％，比CORDIC为主吕氏 DCT在轻微的图像质量劣化的成本。 关键词：坐标旋转数字计算机 （CORDIC），数据的优先级，离散余弦变换（DCT）， 低功耗，可重构的体系结构。

这个 Matlab 程序实现测地线主动轮廓线模型。测地线活动轮廓。测地线活动轮廓模型，由Caselles et al.引入，为从经典的主动轮廓模型的边缘检测提供替代模型。这种方法是相当于找到一个精心挑选的黎曼空间的两个点的测地距离。这个新的模型并不冲浪呃从一些古典的主动轮廓线模型的限制。由于这种模型的内在本质，几何形状的轮廓的变化都自动处理，因此可以同时识别多个对象。此外，这种新方法使用参数较少，因此减少了对图像的预处理，需求。这种方法也不太容易变化的边缘，允许对象与非理想边缘将被认出。

真实性和版权保护是在处理数字多媒体的两个主要问题。图像水印是最流行的方法，用于版权保护的离散小波变换 （DWT） 执行原 2 级分解（封面） 图像和水印图像嵌入在最低水平 (LL) 子波段的封面图片。逆离散小波变换（IDWT） 用来从水印图像中恢复原始图像。和离散余弦变换 （DCT），转换成图像块兆位和使用离散余弦逆变换的然后重建。在本文中我们比较了水印使用离散小波变换和离散小波变换离散余弦变换方法性能分析的峰值信噪比，相似因子的水印和恢复的水印基础上。

在采用DCT块压缩标准的图像或视频流中，块效应是一个严重的问题，因此，能够有效地检测并去除块效应逐渐成为人们关注的焦点。而本文基于此目的，提出了一种DCT域的块效应盲测量和去块效应算法，利用HVS和块效应模型估测块效应，进而自适应地去除检测到的块效应。通过实验仿真证实了该算法的有效性，另外其低复杂度，可以在实时视频或图像监控领域得到应用。 基本原理可以分为块效应的盲测量和去块效应两部分。

包括了拉普拉斯金字塔的matlab数字图像融合代码以及小波变换的融合代码，一些小波函数的功能描述并且给出了详细的例子，对于初学者有很大的帮助

vc++版本的jpeg库，已经转换为2008版本了，方便大家编译、使用！是个静态库，.lib的，运行时省去了dll动态库，程序发布变得更加方便了。开源项目，自己修改的。

资源描述    VisualC++数字图像处理技术详解 第一章 图像编程基础

应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。

这是用于文档图像分割的代码，用于从已降级的文档图像中分割前景文本。

在监控场景中用kalman滤波对目标轨迹进行跟踪预测，kalman滤波的两大步骤是预测和更新，当场景中由于遮挡等原因目标跟踪丢失得到轨迹片段，用kalman对缺失的轨迹点进行预测，kalman两大假设前提是高斯、线性。对于非高斯非线性系统不适用，目标运动建模是满足匀速运动