全彩色图像的色彩分量间互换。对于彩色图像，图像的颜色是由每个像素点的RGB三分量的组合决定的。本实验的实验目的就是通过调整图像像素点RGB三分量的顺序来进行图像红、绿、蓝三个颜色分量间的互相转换，从而改变图像的颜色；比如：原图像为一朵红花，经过处理之后，我们将其变成绿花或者蓝花。运用到canny算子-Full-color images between color-component exchange. For color images, color images are from each pi

包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化（边缘检测）, 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡. -Including 256 colors to grayscale, Hough transform, image_j

20多个常用vc++的数字图象处理算法实现。包括二值化变化、反色、直方图均衡、灰度均衡、阈值变换、图像旋转、高斯平滑、边缘检测、hough变换、均值滤波、傅立叶变换、离散余弦变换、canny算子边缘提取、逆滤波和维纳滤波等。-Vc++ in more than 20 commonly used digital image processing algorithms. Including binary change, anti-color, histogram equalization, gray

交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights is the focus of traffic lights