图像识别课本

条形码缺陷检测：条码中（检测样本的）可能存在的断码、白点、黑点等影响条码外观的瑕疵，检测这些瑕疵，并用红色矩形框将其标出。

中科大研究生课程数字图像分析的ppt，另外有最后一节课关于神经网络的视频，有点大，下次再传

均值漂移算法meanshiftTrack 一、实验内容 完成基于 MeanShift 的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。 二、算法原理 1.在当前帧，计算候选目标的特征 2.计算候选目标与初始目标的相似度 3.计算权值 4.利用 MeanShift 算法，计算目标新位置 在这里插入图片描述 5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤 2 三、思路流程 截取跟踪目标矩阵rect； 求取跟踪目标的加权直方图hist1； 读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2； 计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。

在2020年信院6系春季学期数字图像分析DIA考试前，搜集网上资料以及老师PPT内容整理而成，主要是整合了几年的考题回忆版本，然后就是一些复习的知识点，如有遗漏，敬请见谅

数字图像处理（DIA）相关实验，包括matlab的源代码、效果图与论文等参考资料。 任务描述： 1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系； 2. 基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配； 3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。

天气对图像的质量有很大的影响，请利用图像分析的相关知识，实现基于暗通道先验的图像去雾算法，对有雾霾的图像进行增强。 压缩包内包括代码、测试图片、一些测试效果图片、论文原文。 （参考论文：n He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.）

此文件是USTC的数字图像分析第一次作业，由本人手打，推导CVPR2005的一篇关于水平集的论文中的演化方程，此文件只推导后两项，第一项类似可以推出。

南京理工大学 数字图像分析/处理 的往年试卷， 可供上此课程的本科生、硕士生 作为复习参考使用

2018级，12月28号考试完之后上传，中科大数字图像分析