本书介绍了现代数码相机的基本原理，基本覆盖到了各个硬件模块和少数算法的介绍。但本书的着重点是Image Sensor的成像原理、artifacts和noise来源，以及对策，想了解相关知识的可以仔细研读其相关部分。

这是一个可以运行的解决方案，vs 2013 编译的，分为两个部分，1：打开PDF的控件是，使用的第三方开源的MoonPdfLib，可以在git上下载源码，并编译出对应的dll，比如X86、X64。这里使用的是X64的，在项目Debug里面提供了三个相关的dll（libmupdf.dll、MoonPdfLib.dll、MouseKeyboardActivityMonitor.dll）。有这三个就可以打开PDF了，这个封装还是相当完美的，可以放大、缩小、比列（100%），单页、双页，总页数，当前页数，上页，下页，跳转到第几页等等，足够使用了。2：然后是转换成图片的功能，这个是第三方封装好的，支持X64的，O2S.Components.PDFRender4NET.d ll。使用方法也在项目中很好的体现了，里面的方法是从第几页到第几页转换成png，这个配合刚才的控件就能够很好使用了。想免费分享出来，奈何现在CSDN不支持0分下载了，如有需要，请联系939533837@qq.com

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

ORB-slam 最初相关论文，博客提供了全部翻译，主要描述二进制特征对于计算速度的优化。

数字测频 matlab代码 基于 MATLAB 的 计算机视觉工具箱的 cxk 篮球换头 声明：素材及其源文件均来自的，并且律师函只给 UP 一个人。不会两开花。 确定训练文件，也就是需要提前进行视频截图，这里使用一个程序 CAIXUKUNdetector 对于截取一定的视频帧，保存为图像文件。 这个工作的完成也可以依靠收手动完成，主要是为了标定图像进行分类。 选择好图像之后。需要对图片进行打标签，也就是哪一部分是什么。工具箱为 Image Labeler 在进入工具箱之后，就需要对图片进行标定 这个需要 New Session-->Load-->Add image from folder-->Define New ROI Label，Scene Label Definition-->对每一张导入的图片都手工打标-->Export Labels to file。 在打标完成导出数据之后，需要对数据进行训练，这里的 acfDetectortraining.m文件就是做这个用处的 negativefactor=9.5; load('cxk\data RGB\copy.mat','gTrut

水下图像增强 为本科论文实施水下增强技术。

Vue 实现前端文件预览，支持word excel pdf ppt image txt json mp4 等格式，集成到Vue项目中，已组件的方式引入即可，可是实现多种文件格式预览

calipso一级气溶胶产品1064nm和532nm波长的后向散射系数比值，色比垂直剖面图

一、Image Sensor分类CCD/CMOS（AHD/HD） 二、安防摄像头构成 三、图像处理流程 四、HDR处理 一、Image Sensor分类: CCD/（CMOS—AHD/OV/MT） 1.图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管，光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比，图像传感器是将其受光面上的光像，分成许多小单元，将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比，固态图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、寿命长、价格低等特点。因此在各个行业得到了广泛应用。 CCD是应用在摄影摄像方面的高端技术元件，CMOS则应用于较低影像品质的产品中，它的优点是制造成本较CCD更低，功耗也低得多，这也是市场很多采用USB接口的产品无须外接电源且价格便宜的原因。尽管在技术上有较大的不同，但CCD和CMOS两者性能差距不是很大，只是CMOS摄像头对光源的要求要高一些，但该问题已经基本得到解决。CCD元件的尺寸多为1/3英寸或者1/4英寸，在相同的分辨率下，宜选择

This textbook introduces sparse and redundant representations with a focus on applications in signal and image processing. The theoretical and numerical foundations are tackled before the applications are discussed. Mathematical modeling for signal sources is discussed along with how to use the proper model for tasks such as denoising, restoration, separation, interpolation and extrapolation, compression, sampling, analysis and synthesis, detection, recognition, and more. The presentation is elegant and engaging. Sparse and Redundant Representations is intended for graduate students in applied mathematics and electrical engineering, as well as applied mathematicians, engineers, and researchers who are active in the fields of signal and image processing.