daoqinglin的专栏

       常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一 颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描 述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区 域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，

非制冷红外图像动态范围压缩算法通过不断精进，解决试验中反馈的成像问题，终于有了一个阶段性成果。 几种算法各有特点，满足不同场景需求，对硬件要求不同。为降低成本，权衡选择了合适的一种。因技术保密要求，不便多言算法内容。仅写几点感想，以表纪念。一、 死磕目标，不断精进         红外行业市场潜力巨大，但是目前还处于小众市场时期，除了一些传统测温类型产品外，观瞄产品也逐渐起步，对后者来说，

2013计算机视觉代码合集一http://www.yuanyong.org/cv/cv-code-one.html

http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html

来源：http://hi.baidu.com/susongzhi/item/e089bb8e8dbab28e4414cfe3BOOK_READING_2_Computer Vision: Algorithms and Applications James Hays, 2011, Computational Photograyph and Computer  Vision

BOOK READING_1_Pattern Recognition And Machine Learning【书本】Christopher M. Bishop,《Pattern Recognition and Machine Learning》, 2006年出版.【时间】每周五早上10:30.【地点】科研2#400【相关的网络资源】1. Christopher M. 

一、论文综述类的文章[1] D. Geronimo, and A. M.Lopez. Vision-based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles, BOOK, 2014.[2] P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an 

OpenCV优化：图像的遍历4种方式

转自： http://www.zhizhihu.com/html/y2010/1367.html         熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的 定义，是各领域十分重要的参量。熵由鲁道夫·克劳修斯（Rudolf Clausius）提出，并应用在热力学中。后来在，克劳德·艾尔伍德·香

转自：http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3489.html刚看完HMM，因为有个ME-HMM方法，所以再看看最大熵模型，最后再把CRF模型看看，这一系列理论大体消化一下，补充一下自己的大脑，方便面试什么的能够应付一些问题。多读书，多思考，肚子里才有东西。==========什么是熵？咱们这里只看信息以及自然界的熵吧。《Big Bang The

<br /> RGB和YUV都是色彩空间，用于表示颜色，两者可以相互转化。   YUV（亦称YCrCb）是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL）。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与R GB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的带宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。<br />     中"Y"表示明亮度（Lumina nce或Luma），也就是灰阶值；是个基带信号。而"U"和"V"表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描

% 试验结果参考 相册中的图片%只是用于镜头视角%function DistortionCorrect();clear all;clc;ticpi=3.141592653589793; I0=imread(pic.bmp);I1=rgb2gray(I0);[height0,width0]=size(I1);height=2*height0;width =2*width0;I2=zero

function t = tangent(z); % z 输入的角度N = 12; % 循环系数m = [1,-1];d = [2,1,0.5,0.25,0.125,0.0625,0.03125,0.015625,0.0078125,0.00390625,...    0.001953125,0.0009765625];%d[N]=2^(-k) det = [90,45,26.565051

       我们实现图像增强算法的目的通常是为了改善图像的视觉效果。即突出图像中感兴趣的整体或局部特性，扩大图像中不同物体或区域之间的成像差别，抑制不感兴趣的特征，提高图像清晰度，改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。       许多教材上提到图像增强算法，一般将其分成两大类：频率域法和空间域法。从广义上将均值滤波、中值滤波等去噪算法也一并归为增强算法。我想...