sobel边缘检测算法

提高数据通信使安全和保密的信息是非常重要的地位。机密信息很容易被未经授权的人偷走。数据的安全性可以通过加密和隐写术技术的应用。加密技术是科学和艺术的新闻或信息保密。虽然隐写术是科学和艺术的隐藏到一个容器的信息。容器可以是图像、 音频文件或视频文件。可以结合这两种技术生产的高级别安全数据的系统。 在这个项目的最后将位图图像文件末尾 (EOF) 法实施的加密和隐写术技术。使用加密的随机的原始消息 （明文），并生成随机消息/加密 (密文) 之前插入到图像中。恺撒密码和曲折密码此最后的项目中使用的加密方法。创建使用 MATLAB R2008a 的应用程序。该应用程序基于 GUI 和 Windows 操作系统上运行。 基于应用程序的使用，显示该邮件使用文件末尾 (EOF) 插入方法生成新的一行末尾的原始图像。被插入到图像，更多新线将出现更多消息。限制邮件是保持从改变得太多了生成的图像的方法。密文图像处理可以做的不会改变像素要求插入消息的位置。 （这是我朋友的项目，他真诚地给我权限若要上载此项目...所以享受:))

该程序实现了图像的点运算，图像的几何变换，图像空间域与频域的滤波和增强，彩色图象的处理，形态学图像处理，图像分割，特征提取以及更深层次的图像识别，人工神经网络，向量机等等，内容非常的详细，代码有注释，非常适合刚刚接触机器视觉学习的同学！

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效

这个代码是用于区域生长算法1条规定在检测错误的条件图和用于进行必要的修改。此算法的重复进行，直到没有发生进一步的变化。为了降低了后续的图形分析的复杂性，所有的用很短的链路端点被除去。四周前开始在图表分析阶段，所有船只外径被除去。视盘区域通常含有许多船只和图形在这方面是不可靠的。如这些船只是不相关的A / V分类过程中，它们可以被除去。其结果是由几个构成的图非连接的单独的子图。图中的操作改性步骤示于图

应用背景数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。关键技术本程序是由C++编写的，可以直接运行的源代码，实现的功能是数字图像复原技术，对已经处理过的或由于某些操作降低了质量的图像进行复原。

3 的输入的参数。第一是名称您想要使用的图像文件 （放在引号）。第二个是伽玛校正因子，用于改变方法的产品出来。摆弄数字 1 到 5 之间直到它看起来不错。（一般低的数字使其暗）。第三个输入是您想要输出到一个文本文件的名称。示例函数调用：asciipic2("imagename.jpg",2.5,"outputname.txt")

稀疏光流程序演示 此程序是斯坦福大学大牛David Stavens 2007年编写，其中程序注解详尽，配有PPT和PDF讲解图文并茂，非常适合初学者学习使用。 此程序是使用VC++ 搭配opencv2.6写作而成，使用者需要在vc环境下配置opencv才可以运行 本程序基于OpenCV。

机器学习算法代码，可以用于分词，图像识别，行为识别等 原版本只可以在32位xp下运行，经本人修改，适用于各种版本matlab windows   clear all useMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up %% Generate Synthetic Data % Notes: %   - X is categorical, each element X(i,j) contains the value of feature j for word i, %       a value of "0" means ignore the feature for this training example %   - y is cateogircal, each element y(i) contains the label for word i %       a value of "0" indicates the position between sentences [X,y] = crfChain_genSynthetic; nWords = size(X,1); nStates = max(y); nFeatures = max(X); %% Initialize parameters and data structures [w,v_start,v_end,v] = crfChain_initWeights(nFeatures,nStates,"randn");%初始化参数为正太分布，w状态-特征，v状态-状态 featureStart = cumsum([1 nFeatu

该代码基本上从输入图像中提取hsv特征。特征提取方法已被应用于图像分割和直方图生成

OpenCV(开源的计算机视觉库)是一个库的编程功能主要针对实时计算机视觉,英特尔开发的,现在支持的柳树车库和Itseez。它是免费的开源BSD许可下使用。图书馆是跨平台的。它主要关注实时图像处理。如果图书馆发现英特尔的集成性能系统上的原语,它将使用这些专有优化程序加速本身。这是opencv的“hello world”项目在visual studio中打开并显示一个图像。