数字图像处理应用源代码

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。

 用小波变换编码为文件进行压缩，得到一个比较好的压缩程序，详细说明小波变换原理以及系哦啊波变换算法在图像处理中的利用，很好地学习资料，希望大家互相学习，提出宝贵意见

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

功能：可以绘制椭圆，矩形，直线，可更改绘制线条的类型，宽度，颜色等，有预览小窗口等简单的小操作，基于MFC

混合高斯模型背景建模实现的运动前景提取(MixGaussExtractForeground)，VS2008+OPENCV实现工程，可以使用，简单方便易懂，注释清晰，i附带测试视频，是学习混合高斯模型背景建模和运动检测的好东西。

基于OPENCV的Retinex，代码简单实用，处理效果明显！处理低能见度，去雾效果特别好，在此基础上用户可以自己编写MSR，及MSRCR的算法，希望能对你有用

一个算法从视频中提取关键帧并存储为JPEG图像和整个视频和图像的总结

通过使用 cuda 的 Jpeg 2000 年执行。 -转换为 BMP-> 与您的 NVIDIA GPU JPEG2000 -命令行工具和 CUDA/c + + 库 -为有损和无损编码 -最快的开放源码 JPEG2000 编码器之一： 将编码 27 200 万像素 -RGB 图像在 4.0 秒 (有损) / (无损) 在 280GTX GPU 上的 6.2 秒

jpeg压缩库，是以源码的形式提供给软件开发人员的，当然在软件包里也有编译好的库文件

2d 到 3d 视频 converterinput 给出了作为视频将与代码的 3d 的效果