高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向如逆光和曝光量的不同而使图像存在亮度信息缺失和色差，影响真实场景的信息采集。该技术有利于在复杂环境下获得更高的成像质量，被广泛应用于模式识别、智能交通系统、遥感遥测、军事侦察等众多领域。相机响应函数的标定是高动态范围成像技术的关键，能够建立真实场景的辐照度与采集图像亮度值之间的映射关系，从而获得真实场景的高动态范围图像。所提出的算法通过单帧输入图像获得成像系统的相机响应函数，大大地提高了计算效率，并且适用于欠曝光及过曝光条件下采集的图像，扩展了相机响应函数标定算法的应用范围。

本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

将视频读取成帧图像，用vs2010中的c++实现，绝对能运行，自己可以读一段视频，不过帧图像像素较大，高清

DICOM超声图像，包括单帧图像和多帧图像 常见的超声图像为jpg格式 可以对比单帧图像和多帧图像区别，测试系统能否显示RGB格式的多帧图像

读取、显示含有多帧图像的raw文件，并可以用鼠标动态框出图像的感兴趣区域。

用c#编写的，从avi视频中获取一帧保存为bitmap格式

用ffmpeg解码h264视频文件，并且将解码出来的每帧图像用opencv封装进行显示，ffmpeg采用的是最新的3-2版本。另外，程序预留了将每帧图像保存成bmp的接口，注释详细。使用时须配置好ffmpeg和opencv，然后将自己的h264文件名称修改为1.h264 并将其置于当前目录即可运行（可作为2次开发的参考）....

基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建.pdf

行业资料-交通装置-一种利用车载单帧图像进行道路检测的方法.zip

opencv解析视频成一帧帧的图像，效果很好，图像很清晰。值得学习 。