基于模板匹配眼睛特征点定位算法，付费后得到的学习论文，值得参考。-Based on template matching algorithm for eye location, payment received after the study paper, worth considering.

第一章作业： 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完 成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 1。打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。 2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 第五章作业 编写一个程序，对输入的图像进

1 打开一个BMP文件，将其局部区域的灰度值进行改变，另存为一个新的BMP文件，要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 2．编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 3.打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑 4.打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 5.编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像

*****将picture内的所有文件拷贝到MATLAB7.1软件下的名为word的子文件夹下********** 1.testpipei_1.m文件为基于灰度的模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 2.testpipei_2.m文件为基于灰度的快速模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 3.three.m为带有界面的演示程序，包含了上述两种算法，在MATLAB7.1中，在命令窗口下输入 edit three （three文件一定要在work文件夹下）回车后就可以进行使用