说明：能量谱分析计算,重要参数的提取，最大信噪比的独立分量分析算法，毕设内容，高光谱图像基本处理，Pisarenko谐波分解算法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：这些技术在低强度图像蒙版用在人脸识别中的主要应用。直方图均衡化是最受欢迎由于其有效性和简洁性的对比度增强算法。它可以分为两个分支，根据使用的变换函数： 全局或本地。全局直方图均衡化是简单、 快速，但它的对比度增强力量是相对较低。局部直方图均衡化，另一方面，可以更有效地增强整体对比度计算所需的复杂性，...

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说明：使用三个不同暴露单幅图像的恢复在阴影和高光细节生成的图像。曝光不足的区域基于像素强度与输入的图像进行分析，找到了。输入图像的局部对比度也被认为是以生成输出图像正确的颜色以不同的方式公开的区域之间的交易。然后图像合并使用的混合功能。拟议的方法要求单通过图像来生成结果，使得处理一个图像小于 100 毫秒...

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说明：视频转换为图片,把视频的每一帧转换为JPG或者其他类型的图片，更有利于后续的视频图像处理，方便后续对前景目标的提取算法

说明：用来对2维信号的频域进行sinc插值处理，以放大图像。插值的结果较为理想

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说明：这里给出几幅多聚焦图像，为大家做图像融合处理，一共两组图像

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说明：图像配准，首先实现了简单的图像预处理，然后根据两种不同的配准准则，互信息和边交互方差作图像配准

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说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，最小均方误差（MMSE）的算法，基于matlab GUI界面设计,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，阵列信号处理的高分辨率估计，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：位平面编码是一种通过单独地处理图像的位平面来减少像素间冗余的有效技术。它将一副多级图像分解为一系列二值图像并采用几种熟知的二值图像压缩方法对每一幅二值图像进行压缩。位平面编码分为两个步骤：位平面分解和位平面编码，其中位平面的分解为核心步骤。

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说明：现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。

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