利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

guided filter 用一幅图像做引导对另一幅图像进行滤波 是一种保边滤波器 可用于去雾处理

这些代码假定 UCF 图像格式 （不再使用） 中, 和 I/O 函数处理那个旧的格式是包含在软件包内。谁下载这些能感觉到自由地修改代码来写更多常用的图像格式。

主要实现一个串口发送器功能，该发送器的数据是从FIFO 中读取的。也就是说，只要FIFO 中有数据，串口发送器就会启动，将数据发送出去。，该串口发送器由三个模块组成。datagene 模块每1s 产生16 个字节递增的数据，这些数据将会写入fifo232 中例化的一个256 字节大小的FIFO 中。一旦检测到FIFO 中有数据，uart_ctrl 模块就会将FIFO 中的数据读出并通过串口发送出去。大家可以用串口线连接SF-EP1C 板和PC 机，通过串口调试助手查看收到的数据是否是一组不停递增的数据。

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应用背景利用机器视觉进行障碍物检测时，需要定位障碍物的坐标，由于相机有畸变，因此需要进行标定。这对于精确的定位障碍物有很大的作用。关键技术附上代码的同时还有标定图片，只需要修改一下图片存取的路径即可使用，特别适合初学者学习和使用。本标定采用opencv内置函数，基于张正友的算法思想。基于opencv1.0和vc6.0写成。

本代码涉及到对图像读取，高斯滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波，边缘检测，图像反转，等等，对于初学图像出里的人有较好的帮助，尤其是不会弄的更有较好的参考价值

Mpeg-4 视频编码程序， 使用 C 编写。 如果想了解 Mpeg-4，请查看此代码

该代码用MATLAB实现了序列图像的配准和重建过程，具有GUI界面，可以很方便的选择配准算法和超分辨率重建的算法。代码中包含了KEREN，MACEL等等的配准算法，也包含了POCS，差值等常见的重建算法。只需导入序列图像，确定一些参数就可以得到实验结果。

使用c++编程语言，结合opencv库，分别采用拟合法和灰度重心法提取图像中圆斑中心，其中采用迭代法自动确定二值化阈值