DIFFERENCING OF IMAGE USING LOG OPERATOR

根据场景中的静态图像或视频，利用给定的人脸数据库信息，鉴别或确认该场景中的一位或多位人的身份的过程。

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。

%高容量小波水印 % %解压缩所有文件在 Matlab 当前目录并键入"test_main" 在 Matlab 命令窗口中的 %。 % 为了获得源代码，该代码请访问 % % %http://www.advancedsourcecode.com/hiddenbits.asp % %· 路易吉 · 罗莎 通过中央 35% %67042 Civita Di Bagno %拉奎拉-意大利 移动 + 39 3207214179% %电子邮件 luigi.rosa@tiscali.it

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

本程序采用c/c++实现二维码的扫描，对扫描仪扫描的.bmp格式的图片进行扫描，译码生成需要的格式，识别图片的正确率在%90以上。基本符合用户需求

里面有隐马尔可夫模型，这是一个十分经典的模型，十分有助与大家学习和研究工作                                    

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

该代码可以用AES算法对图像进行加解密

是一个边缘检测算法，包含robert，prewitt,sobel,marr,canny算法，还可以将这几种算法放到同一张图下就行比较，是用matlab语言编写的程序，在matlab2012a 版本上测试成功，很好用，程序很简单，很容易看懂！