资源列表
colorspace
- 主要是描述一些关于颜色空间的知识.RGB,HSI,LAB,YUV,HSV,LUV等-Mainly on the color space to describe some of the knowledge. RGB, HSI, LAB, YUV, HSV, LUV, etc.
Laplacian_Enhancement
- 拉普拉斯算子，检测图像的边缘纹理等细节信息，然后以适当比例线性叠加原始图像和细节信息，从而完成图像的增强-Laplace operator, the edge detection image texture details, etc., and then an appropriate proportion to the linear superposition of the original image and detail information to complete the image e
face_recognition_adaBoost_M2
- 人脸检测程序，利用adaboost和M2算法检测人脸-Face detection procedures, the use of AdaBoost M2 algorithm and Face Detection
matlab
- 自编中值、均值滤波源码 最近刚弄的 拿出来和大家分享 -Self-Median, mean filter source of the show recently to get to share with you all
SIFT
- 利用VC编程实现SIFT算子的影像匹配,对于学习和研究影像匹配的人可以交流一下。-Programming using VC Operator SIFT image matching, learning and research for image matching can exchange.
IP-Programing
- 1。演示程序中增加了三个鼠标功能的演示程序与真彩色图 像像素数据的显示。 2、新增了四个菜单，即分水岭算法、线段表新应用、论文例图和应 用模块，它们都是交稿后到最近这段时间里所做的工作。新增内 容都是在此编程环境下完成的。 3、分水岭算法菜单中给出了分割粘连图像的四种方法。 4、线段表新应用菜单给出了用种子填色法实现的连通区域分割方法， 它比线段编码法简单，还介绍了用线段表实现数 学形态学中腐蚀膨胀的快速算法。 中所用图像的生成步骤，
harris
- harris角点检测，此程序为经典程序，用matlab写的，效果比较好．-harris corner detection, this procedure for the classical procedures, written with matlab, the effect is better.
VC++NETDigitalImagingProssing
- VC++.NET图象处理编程-陆宗骐－源程序－本书以CImage类为基础介绍了Visual C++.NET环境下的图像基础知识与图像处理常用算法的编程原理和方法。通过自建CImage仿真类，本书方法也适用于Visual C++环境。本书包括4个部分。第1部分介绍图像显示与存储的基础知识；第2部分介绍Visual C++.NET应用程序框架的建立，图形编程，图像的存取、显示与生成，以及图像的变化；第3部分介绍图像的点处理，邻域处理，二值图像的处理，形态学图像处理，彩色图像的处理，轮廓跟踪与线段编码
Canny
- 用Canny算子提取边缘是一个基于VC++6.0用于数字图象处理的界面程序。-Extracted by Canny edge operator is a based on VC++ 6.0 for digital image processing program interface.
bcs_ver0.1
- 贝耶斯压缩感知的matlab源代码-Bayesian compression perceived matlab source code
plsa
- 概率潜在语义分析Probabilistic Latent semantic alnalysis，完整程序包-Probabilistic Latent Semantic Analysis Probabilistic Latent semantic alnalysis, complete package
newmatch
- 对两幅图像进行角点检测，并对检测到的角点进行特征匹配，效果非常好，误匹配率非常低，耗时仅9毫秒-Two images of the corner detection, and detects the angular point feature matching, the effect is very good, very low false match rate, time-consuming only 9 ms