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HOG_OpenCV
- HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien
Bag-of-visual-words
- SIFT等局部特征的词袋模型实现。包括K-means聚类，直方图特征的形成，以及KNN分类。-SIFT local features such as word bag model implementation. Including K-means clustering to form histogram features, and KNN classification.
lbp
- 计算灰度图像的LBP值，得到图像的统计直方图，进而得到图像的局部纹理特征。-Grayscale images LBP calculated values obtained histogram of the image, and then get local texture features of images.
YZJYXBPFX
- 基于最大重叠离散小波谱的定义, 本文提出了一种确定分形信号局部奇异性指数的算法, 构造了一种 类似于奇异性谱的直方图, 并用之来描述信号奇异性的全局统计分布. 算法的有效性通过数字试验及在真实心率数据 中的应用得到了验证.-Based on the definition of wavelet spectrum of the maximal overlap discrete wavelet transform, we propose a novel algorithm for dete
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
Video-detect
- 目标自动识别与跟踪系统，基于MFC界面和opencv视觉库，采用混合高斯进行目标识别，基于局部颜色直方图模型进行自动跟踪，并实现跟踪框可变，跟踪结果实时显示。-target detection and track system
基于视网膜感受野三高斯模型的单幅图像去雾方法
- 我们提出一种新的对比度增强的去雾方法——基于视网膜神经元感受野非经典侧抑制三高斯模型的单幅图像去雾方法。该方法首先针对全局对比度调整，借用CLAHE 算法的“限制对比度”的思想，通过限制全局直方图的高度来对全局直方图均衡化限制对比度的拉伸曾度，然后进行基于视觉特性的三高斯局部细节增强，增加图像的细节信息和景物的深度感。
0LSH
- 局部敏感直方图特征算法matlab实现，可以应用在可视化目标追踪文本特征提取中，代码通过测试，可以直接使用-Visual Tracking via Locality Sensitive Histograms, which can be used in Computer Vision and Pattern Recognition
LGBPHS
- 基于局部Gabor变换直方图序列算法，英文原著，适合研究-Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence。
LGBP
- 一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.-A Gabor transform domain amplitude variation patterns extracted partial sequence space histogram (histogram sequence of local Gabor binary patterns,
ZFTJHH
- 灰度图像的直方图均衡化的简单实现，包括局部和全局直方图均衡化-Gray-scale image histogram equalization simple implementation, including local and global histogram equalization
Histogram_codes
- 基于直方图的水印嵌入和提取实现，各种水印攻击，如重抽样，加噪，滤波，尺度变换，局部裁剪-Based on the histogram of the watermark embedding and extraction to achieve a variety of watermark attacks, such as re sampling, noise, filtering, scale transform, local cropping
Simple-Image-Processing-System
- 1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等） （2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。 （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等
ImageProcessing
- 图像处理所以基础程序：图像显示： Bayer抖动显示 Floyd-Steinberg抖动显示 图像增强： 灰度变换 直方图均衡 局部平均平滑 中值滤波 理想低通滤波 Butterworth低通滤波 图象锐化 理想高通滤波 Butterworth高通滤波 伪彩色增强 图像复原： 运动模糊 运动模糊复原 逆滤波退化 逆滤波复原 加噪退化 维纳滤波复原 图像变换： 傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 沃尔什变换 霍特林变换 小波变换 小波反变换 图像编码： 霍夫曼编码 香
Infrared-Image-Enhancement
- 针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点, 提出了一种基于平稳小波变换和Retinex 的红外图像增强方法, 利用Retinex 增强算法增强图像的视觉效果, 并改善其亮度均匀性。首先, 对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retine x 增强 然后, 利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪, 并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数, 从而得到增强后的高频子带图像 最后, 由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。针
VISUAL-Tracking
- 基于局部敏感直方图，用同一特征值，对具有不同特征的图片进行处理，从而得到相似的结果。-Based on local histogram sensitive, with the same characteristic value of image processing having different characteristics, so as to obtain similar results.
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- 基于LDC的图像过渡区提取与分割 提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图 像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得 图像的分割阈值并对图像进行分割。实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好 -LDC image transition region extraction and segme
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- 基于交叉累计剩余熵的图像配准中插值方法的改进 交叉累计剩余熵（CCRE）比传统互信息在配准强噪声图像时更具优势,但采用部分体积（PV）插值的CCRE在网格点容易产生局部极值,不利于变换参数的优化。针对该问题,研究基于3阶B样条函数的PV插值（BPV）、哈宁窗sinc函数的PV插值（HPV）和Blackman-Harris窗sinc函数的PV插值（BHPV）方法在CCRE中的应用,提出一种新的插值方法。该方法采用灵活的邻域中心,将插值点对联合直方图贡献的权重分散到临近的9个点上,并使用高
clahe
- 限制对比度直方图均衡,重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节(Restrict contrast histogram equalization, re distribute brightness to change image contrast. Therefore, the proposed algorithm is more suitable for improving the local contrast of images and
二值图像中拐点的实时检测算法
- 数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d