k均值聚类算法程序

CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

用matlab编写的形态学滤波预处理指纹图像，包括n*n的二值膨胀、腐蚀和开闭操作，得到较好的指纹图像

我试着解决 http://imageprocessingplace.com/ 的第 5 章第四 quastions 参数化的维纳滤波（a） 实现在模糊式过滤器 (5.6-11)。（b） 模糊图像 5.26(a) 在 + 45-度方向使用 T = 1，如图 5.26(b) 所示。（c） 添加高斯噪声的 0 均值和方差的 10 个像素的模糊图像。（d） 还原图像使用式 (5.8-3) 给出的维纳滤波器参数。

毕设做的傅里叶梅林变换，现分享出来，可用于图像 平移/旋转/防缩 的图像配准校正。

采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

采用OpenCV，用大津法otsu自适应检测序列图像中的运动目标，然后检测去除阴影，并用区域生长算法对阴影区域进行修正 OpenCV采用1.0版本，IDE为VC++6.0，经验证，该算法可以有效检测出运动目标被光线遮挡产生的阴影，对智能视频分析有重要作用。

Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by  请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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本算法为模糊增强算法在图像处理领域的应用， 使图像的边缘信息更加明显，图像清楚，能够更好的处理高频信息。在包含源码的同时，附上代码处理前后的对比图片，有助于对此代码进行深度理解。