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 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但...

//code written by Kay(zhang_xiaoli@163.com) 2011/03/17 BOOL WienerFilter(WORD *pData, int iWid, int iHgh, int ihoodW, int ihoodH) {  if (pData == NULL)  {   return FALSE;  }  int iSize = iWid*iHgh;  float *pKernel=new float[ihoodW*ihoodH];  for ( int i = 0 ; i < ihoodW*ihoodH ; i ++ ) { pKernel[i] = (float)1/(ihoodW*ihoodH);}  float *pMean=new float[iSize];  float *pVal =new float[iSize];  for ( i = 0 ; i < iSize ; i ++ )  { pMean[i] = (float)(pData[i]*pData[i]);}  ...

1、SIFT算法基本概念 Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，它主要包括两个阶段，一个是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是Sift特征向量的匹配。Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性，目前是...

C#图片处理基本应用(裁剪,缩放,清晰度,水印) 吴剑 http://wu-jian.cnblogs.com/ 前言 需求源自项目中的一些应用，比如相册功能，通常用户上传相片后我们都会针对该相片再生成一张缩略图，用于其它页面上的列表显示。随便看一下，大部分网站基本都是将原图等比缩放来生成缩略图。但完美主义者会发现一些问题，比如显示排版时想让相片缩略图列表非常统一、整齐、和美观，比如要求每张缩略图大小固定为120 x 90且不拉伸变形怎么办？再比如用户头像如何让缩略图比原图更清晰？或是如何在上传的图片下加一个半透明的LO...

CVonline http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/unfolded.htm http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm 李子青的大作： Markov Random Field Modeling in Computer Vision http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/mrf_book/book.html Handbook of Face Recognition (PDF) http://www.umiacs.umd.edu/~shaohua/papers/zhou04hfr.pdf   张正友的有关参数鲁棒估计著作： Parameter Estimation Techniques:A Tutorial with Application to Conic...

ZBar 是款桌面电脑用条形码/二维码扫描工具，支持摄像头及图片扫描。@Appinn

刑二狗很羡慕拥有条码扫描功能的手机，Android, iPhone, Blackberry 等都可以通过手机摄像头和相关软件来扫描条形码及二维码。常见的网页二维码如几乎所有 Google Code 文件下载页面都有二维码，扫描后得到当前页面地址，可以很方面的分享给朋友。

在没智能手机可用，手上山寨机暂未开发出此功能前，二狗同学找到了 ZBar 利用自己那不到 100w 像素的摄像头来扫描条形码/二维码，比如手里的二维码优惠券。[......]

Andrew W. Moore’s web address: http://www.cs.cmu.edu/~awm/ 卡内基梅隆大学教授，主要从事机器学习和数据挖掘。以下是他的个人介绍： I am a professor of Robotics and Computer Science at the School of Computer Science, Carnegie Mellon University. My main research interest is data mining…the exciting world of algorithms for finding all the potentially useful and statistically meaningful patterns in massive sources of data. This is a rewarding area in which to work bec...

数字图像处理中，运动物体的检测和跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。随着研究的深入，应用于运动物体跟踪的算法也越来越多：从最简单的“帧差法”，到“背景消减法”到“模板匹配法”，到带有预测功能的“卡尔曼滤波”和“粒子滤波”等算法，都在不断地提高对运动目标检测和跟踪的准确性和高效性。          本平台在进行运动物体检测跟踪时所采用的算法是：首先利用“帧差法”检测出初始的运动目标；一旦认为此目标合法，便根据目标在HSI（色调、饱和度、强度）空间中...

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其实有很多变种，Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种，Sampling Importance Resampling (SIR)，根据重要性重采样。下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解： 1）初始化阶段-提...

之前一直在做移动机器人定位算法。查来查去，发觉粒子滤波算法（又叫MC算法）应该算是最流行的了。因此开始学习使用之。入手的是本英文书叫“probalistic robotic” 很不错，我所见到的讲得最好的一本书。花了大量时间去研读。在这里我想谈谈我对粒子滤波的一点认识。因为在这一领域算是个新手。希望有前辈或者达人来指正我的想法。也希望我的这篇文章对新手有理解他有所帮助（当初我就很是苦于它难于理解）在这里我不想谈粒子滤波的理论基础和推到，这点大家可以去自己翻书。我只谈下我的体会。 粒子滤波算法。他源...