基于高度图的三维地形渲染

基于sift的图像复制粘贴篡改检测算法，该算法首先提取出sift特征，用的是网上提供的提取sift的混合编程方法，然后将sift特征进行匹配并聚类，再用RANSAC算法剔除误匹配对，最后用线段将原始块和复制粘贴块中的匹配点连接起来。此算法能抵抗各种后处理操作，如旋转、尺度缩放、添加噪声等以及它们的几种组合。

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

于仕琪翻译的OPENCV 学习，1-9章主要算法的VC实现，我已经调试OK，对于初学者有很高的参考价值。总共近50个算法的实现，非常超值！所有的例子调试合格，适合初学者在OpenCV中学习。欢迎与我讨论。

生物指标是归档的生物数据的统计分析。脸是最好的生物数据最能说明一个人之一。人脸识别系统发现应用在许多领域的脸广泛公认是总是向社会开放。脸识别中人机交互、 安防系统、 社会网络等发现应用程序。

目的： 若要编写一个程序，直方图绘制的图像。 理论： 图像的直方图是情节的灰度级出现数量 反对的灰度值的图像。直方图提供了便利的表达方式 在一个图像，但它的强度是无法传达任何有关空间关系信息 之间像素为单位）。直方图提供了更好地了解有关图像的对比度和亮度。 将朝着低灰度级别的值而聚集暗图像的直方图 明亮的影像将朝着更高的灰度级聚集。同样的一种低的直方图 对比度图像不会被同样传播和高对比度图像直方图会有 平等的信息传播中的灰色的级别值。 数字图像的灰度级在 [0，L 1] 范围内的直方图是离散 函数 h (r k) = n k，哪里是 k 是第 k 个灰度级别和 n k 是图像中的像素的数目 具有灰度级 r k。直方图被规范化除以每个其值的总数 n 图像中的像素，由表示 n.Thus，归一化的直方图鉴于由 P (r k) = 为 nk k=0,1.L-1。P (r k) 给出灰度级 r k 的发生概率的估计的值。

图像拼接，从不同文件夹中按顺序选择小的图片拼成一个完整的图片，文件夹为16个，图片为16个小的图片组成

应用背景图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合图像融合关键技术小波分解与重构，好用小波分解与重构，好用小

它是一个图像强度的直方图计算，通过计算具有什么强度级别的。强度级别从0到256

基于视频的目标跟踪 ，在opencv2.4.8和vs2010开发，基于camshift算法，需要手动鼠标选取跟踪物体 

dsp 黑白变换