基于python的图像处理之图像去噪的各种算法实现，还设计了UI界面

这个函数只有一个输入，它是要添加填充像素的初始图像（填充像素的值=0）。 在输出中，新尺寸的图像=（初始行数+2）*（列数+2）。

本设计为基于MATLAB不变矩的数字验证码识别系统，带一个GUI界面。可以识别带有噪声的数字验证码。流程为：读取图片，用颜色分量的方法将噪声去除，得到去噪后图像，利用连通域法进行字符分割，提取到每个字符的Hu不变矩，进而跟模板字符相匹配，得到结果。该设计做的匆忙，回调函数未来得及全部填写。

提出二维属性直方图的概念。它是一种由先验知识约束的二维直方图,可以使一些图像处理方法得到简化和变得可行。在此基础上提出一种基于二维属性直方图的图像分割方法。该方法步骤是构造图像的属性集,确定相应的二维属性直方图,然后利用二维属性直方图的最大熵法确定灰度阈值。为了说明该方法的性能,将其用于一种海底小目标图像分割。同时,也使用一维属性直方图的最大熵分割法。结果表明该方法比一维属性直方图的最大熵法抗干扰性更强,分割效果更好。二维属性直方图的概念具有理论意义与应用价值。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。

课堂考勤系统的作用为督促学生参与到课堂教学中，让学生能够更好学习相关知识。传统的课堂教学采用课堂点名的方式，容易打乱教师的授课节奏。基于对人脸识别技术开发现状的研究和分析，本文利用图像处理技术，研究基于人脸识别的课堂点名系统算法的设计，并编程实现该算法。

正则化方法是近年来流行的图像复原算法。研究了周期边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法，提出了新的预处理矩阵和变化正则化参数的方法。正则化参数先取较大值，抑制复原图像中的噪声，得出收敛的结果来修正初始梯度；再取较小值，用来增强复原图像中的细节。对一组图像复原基准问题的实验结果表明，与当前流行的正则化图像复原算法比较，该算法的图像复原效果更佳。

当待拼接的源图像之间存在较大色彩差异时，最佳缝合线算法的输出图像中会存在明显的接缝，影响图像质量。针对这一问题，引入多频段融合算法，提出了一种最佳缝合线的改进算法。算法采用多尺度分解方法，将图像扩展至不同尺度空间，在不同的尺度空间内采用不同权值进行图像融合，重构还原得到最终的拼接图像，并建立主客观两种评价体系，验证算法的有效性。实验表明，相较于传统最佳缝合线算法，本文提出的算法能过够有效地解决接缝问题，输出的拼接图像在质量上有着明显的提升。

采用openCV和vs2010实现通过双边滤波的方法实现图像的优化。

需要配置opencv 本代码用于对图片进行中值滤波处理

基于曝光融合框架的对比度增强算法(python) 一种精确的对比度增强的算法。具体来说，我们首先使用光照估计技术为图像融合设计权重矩阵。然后，用相机的响应模型合成多重曝光图像。接下来，我们找到最佳的曝光率，为了合成图像在原始图像曝光不足的区域进行更好的曝光。最后，输入图像和合成图像根据权重矩阵进行融合以获得图像增强的结果。实验表明，相比其他优秀的方法，我们的方法可以得到对比度和亮度失真更少的结果。