cHOG特征提取

matlab练习程序（图像马赛克）处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素。这里将处理方法分为了带线条和不带线条，带线条处理后的视觉效果要好些。 

本程序功能与Windows下附件中的画图软件功能相近。本程序是在VC6.0平台上用MFC所编，支持多文档和多视图结构，视图为滚动视图，允许分割窗口。绘制方面的功能主要包括绘制各种图元，包括直线、Bezier曲线、矩形、圆角矩形、椭圆（圆）、多边形，用笔或画刷自由绘图，橡皮擦擦除，颜料桶填充，取色和区域选取移动。绘图时可以选择各种画笔颜色和画刷颜色，各种线型和线宽，以及画封闭图元时是否填充，当然，还能设置背景色、清除图像及画布大小调整等，并且在绘图区单击右键会弹出快捷菜单。程序支持保存和读取位图格式。 程序界面主要由标题栏、菜单栏、工具栏、状态栏、绘图工作区及属性页对话框组成，其中有四个实现不同功能的工具栏，包括MFC自动生成的工具条、自定义的工具箱（ToolBox）、颜色盒（ColorBox）和工具属性栏（ToolStyleBox）。其中MFC自动生成的工具条用于保存文件之类的操作工具箱可以选择绘图或操作方式，颜色盒选取颜色，工具属性栏设置工具属性，状态栏中显示鼠标在绘图区的逻辑坐标，属性页对话框可以改变画布大小及设置背景色和前景色。工具栏和状态栏有停靠和浮动功能。

资源描述利用opencv 2.4.9和C、实现RobHess库中图像特征点的提取。改代码经过测试，可用。提取出图像的特征点，并标明图像特征点的大小和方向

该程序是实现NLM 的C 源程序，非局部平均去噪算法，在去噪中的好处可想而知，效果不错。可以尝试用一下，看过文章的人应该清楚它的效果，给大家共享下，共勉吧。

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

请编程实现：类：1. 创建图像类Image，实现构造函数，构造函数重载，拷贝构造函数，析构函数。2.实现对图像的读入，保存，显示。即实现函数Read，Show，Write。3.获取图像中某像素点的值。即实现函数At()。4.将图像中每点的像素值设为同样的值。即实现函数Set。5.同一个函数实现图像的上下翻转、左右翻转。即实现函数Flip。6.裁剪原图像指定区域内图像。7.求图像的均值，方差。8.图像的旋转，缩放。主函数中实现：9.创建Image类对象img。10.读入文件中的图像“fruits.jpg”,并显示。11.利用Image类的成员函数，对图像进行翻转、旋转，并显示。12.利用Image类的成员函数，将图像缩小到1/2大小，并显示；将图像放大2倍，并显示。13.利用拷贝构造函数，创建新的对象new_img。14.给定的两个点（Point）：左上点（top_left）和右下点（bottom_right），将此指定区域内的图像进行裁剪操作，并显示结果。15.求图像的所有像素点的均值和方差，并输出。

这是实现ufc算法的源代码，实现图像的聚类，通过将相似的部分聚类，得到图像的边缘，供大家学习，希望会有所帮助

VB 脸部图像特征对比识别技术用vb对图像处理，但速度比不上c++

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）

是一个很好的基于块匹配的配准算法，可以进行精确的运动估计，可以运行出好的结果