主动学习的交互式图像检索

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基本的图像处理操作，包括模糊、锐化、滤波、腐蚀、膨胀等基本操作

我们开发高效通用无参考 （星期日） 图像质量评价 （IQA） 模型，它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架，利用支持向量机 （SVM） 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法，称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性，彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量，人类的主观意见，统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法： 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库，以确定它是否是独立于数据库的性能。

资源描述 程序实现鼠标画图功能，点击鼠标左键则会以点击位置为圆心画一个圆，而且每次点击画出的圆颜色和上一次都不一样，看起来色彩丰富，很有意思，效果如下图：  

资源描述自己早期学习opengl做的一个列子，对opengl入门学习很有帮助，里面包括配置好的环境库，也可以稍微改动将图像播放做成视频播放；值得进一步学习

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

很多时候，我们需要处理的同一图像的不同分辨率的图像。例如，同时寻找图像中的东西，我们也不确定什么大小的对象将是本 在图像。在这种情况下，我们将需要创建一组图像具有不同的分辨率和搜索所有的图像中的对象。这些组具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔 （因为当他们被关在一个堆栈底部和最小的最大图像在顶部看起来就像一座金字塔图像）。高斯和拉普拉斯金字塔

C++代码，源码在VC6.0环境下可以运行成功，实现了灰度图像边缘检测的功能，代码中用了两种不同算法实现边缘检测的功能。课设用代码，代码已验证，保证能运行。

应用背景程序加载压缩图像BMP格式。在左边，它位于初始图像。在变换按钮，它是应用veyvlt Haar变换图像的每个人。转换的一部分图像的转换，大小和格式显示的直接转换窗口。在程序窗口中显示当前转换的结果。这是可以应用到它的量化。在量化窗口设置阈值，并按下确定按钮；流动状态的直线veyvlt变换可以将收益转化，在按下按钮以返回转换窗口变换。在这里，它显示的初始和最后返回转换的量。对图像坐标系中的4个像素的大小进行了正确的返回变换。在返回变换的扭曲发生在2的图像大小的一个图像大小的奇数值。关键技术本程序是描述结果的veyvletama Haar的彩色图像压缩。给出了在C++语言程序的集成embercadero C + +开发环境中通过生成器Xe的描述。对高频数据的阈值修剪标准算法应用veyvlt–系数去除。压缩图像的结果，在RGB和YCbCr格式，哈尔的veyvletam。

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