基于分块LBP融合特征和SVM的人脸识别算法.pdf

将图像进行分块，充分应用与数字水印技术当中

可自己修改上传的文件格式，大小，分块的大小。

提出一种图像半脆弱水印认证算法，该算法将图像分成四块，从三级小波分解的低频系数中提取每部分图像的特征作为水印，嵌入到载体图像的各分块中，水印提取既不需要原始图像，也不需要原始水印信息。理论分析及实验结果表明，该算法可以对任意大小的载体图像进行水印嵌入，具有很好的透明性，不仅能抵御噪声、有损压缩等非恶意攻击，还能有效地检测定位剪切、替换等恶意攻击。

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

C# FTP帮助类，包含分块下载、断点续传和下载、删除文件、获取文件列表等功能

对大规模文件进行排序操作,首先将文件分割以便在内存中进行内排序.使用堆排序的方法对每个子文件排序.多线程实现.

使用matlab语言实现对图像的分块显示，压缩包中有图片和代码，可以走直接运行

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法。首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对;最后,采用随机采样一致算法进一步剔除冗余匹配点,获取更为精准的匹配对。实验结果表明,本文优化的ORB算法可以很好地满足实时性和精度的要求,特征匹配的平均耗时为原ORB算法的87%左右,且平均匹配率达98%以上。

C++搭建框架，利用OpenGL、GDAL、Qt进行分块显示遥感影像 ，默认分块的大小为640X640，目前仅仅支持小数据显示，后续将继续更新，支持大数据分块显示。