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图像的直方图均衡化，达到归一化图像的亮度目的，并增强图像的对比度,Histogram equalization image to normalized image brightness purposes, and enhance the image contrast
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LBP纹理特征提取算法。首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell），对于每个cell中的一个像素，将其环形邻域内的8个点（也可以是环形邻域多个点，如图 3‑ 4. 应用LBP算法的三个邻域示例所示）进行顺时针或逆时针的比较，如果中心像素值比该邻点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，这样每个点都会获得一个8位二进制数（通常转换为十进制数）。然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数）出现的频率（也就是一个关于每一个像素点是否比邻域内点大的一个二进制序列进行统计），然
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用的是局部颜色特征，再说细点是用里面的区域颜色直方图的方法。把图像归一化到256X256，把图像分成4X4块，计算16个区域的颜色直方图、、、
最后计算相似度是用欧氏距离.-Using local color feature, repeat fine-point is inside the regional color histogram method. The normalized image to 256X256, the image is divided into 4X4 blocks
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提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法，根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表，索引号为颜色值，索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图，在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图；均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明，改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰，均值移位算法准确定位目标；系统能实时准确跟踪运动目标。-An improved histogram mapping and integration of the mean shif
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实现了一些基本的图像处理功能，包括计算图像的累积分布，提高图像的对比度，直方图均衡化，计算图像的灰度图和对累积分布函数进行归一化。-Including some basic image processing functions, including the calculation of the cumulative distribution of the image to improve image contrast, histogram equalization, grayscale imag
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主要是对图像进行灰度处理并进行直方图规范化处理-Mainly gray-scale image processing and normalized histogram
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包括画单图的直方图，均衡直方图，归一化直方图以及两幅图像的联合直方图；修正了读入图像时要在同一目录下、以及图像的格式和是否为RGB图像的限制；修正了画两幅图像联合直方图时，大小需要保持一致的限制-Paintings include single graph histogram, histogram equalization, the normalized image histogram and two joint histogram amended to read into the image
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将灰度图像转换成灰度直方图，再归一化处理，检索快速-The gray-scale image is converted into a histogram, and then normalized, fast retrieval
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第一是灰度图像的增强，并求其归一化直方图；第二是灰度图像的复原。此程序都是基于VC框架下。-The first is the enhancement of the grayscale image, and its normalized histogram the second is the restoration of the grayscale image. This program is based on VC framework.
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①线性灰度变换（函数形式）
② 编程计算图像的直方图，并与函数imhist比较
③ 执行直方图均衡化和规定化histeq
④ 给图像添加噪声
⑤ 执行均值滤波、高斯滤波和中值滤波
⑥ 执行拉普拉斯滤波
⑦ 执行低通滤波和高通滤波(Linear gray scale transformation (function form)
The histogram of the image is calculated and compared with the function imhist
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（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。
（2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。
（3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；
然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类识别了。((1) calculate the LBP pattern of each p
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