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1，图像处理中的算法

貌似不是C++

图像处理中的算法

2，基于MATLAB的图像对比度处理有那些算法呀

imadjust,这个函数能满足一般的需求。或者直方图均衡化，histeq
试试读入图片后先im2double，再进行计算，否则很容易溢出。

基于MATLAB的图像对比度处理有那些算法呀

3，图像处理算法怎么学

图像处理算法，建议通过OpenCV 和 Matlab图像处理实验开始，通过对图像的各种处理，理解和掌握图像处理的效果。
多了：图像分割、增强、滤波、形态学，等等，推荐看数字图像处理那本厚书

图像处理算法怎么学

4，数字图像处理中的FFT算法是如何实现的求代码

你说的其实是如何对一个二维信号做FFT吧？去搜一个一维的FFT代码，满世界都是，然后对所有行做一次，对所有列再做一次，就搞定。
哪个语言。
图像 互相关算法 就是计算 两幅图像 相关系数 的 方法，常用于图像匹配。例如同一目标物，被拍了两张照片，要把两张照片“对齐",可以给出不同的对位，计算相关系数，相关系数最大的对位就是最佳对齐。相关系数计算和褶积计算可以用到傅里叶变换。fft 是快速傅里叶变换。fft 要求 离散 点 为 2 的 整次方点，例如1024，2048....,它利用系数的对称性，省去大量计算时间。关于图像匹配互相关算法，网上好像很多。fft 是老技术，程序也能找到。（随便找了一篇）图像匹配最大互相关算法的专用asic硬件实现方式研究 见参考资料。

5，有关fpga的图像处理算法

不管什么算法其实就是一些加、减、乘、除法；FPGA是天生的并行结构，它有很多硬件乘法器，所以决定了它是做高速算法运算的最佳选择。不同的FPGA运算速度不同，内部的硬件资源也不同，内部的DSP块也不同。 “怎样在FPGA里用硬件实现图像的算法”推荐你去看一下《现代DSP技术》，它介绍了用FPGA做数字信号处理的系统方法。结合DSP Builder和Matlab等工具可以轻松完成图像处理算法。用FPGA做图像处理有现成的IP core可以使用，比如FFT,FIR 2D,CIC，CSC,Median Filter 2D，Dhroma Resmapler等等。其它没有的算法都可以通过工具软件用硬件实现。因为是并行结构其速度一般比DSP等快一些，比如在CYCLON II上做一个1024点16位的定点FFT只需要601个时钟周期。而一个16位的FIR只需要一个时钟.
首先，建议把数电的基础看下，侧重于基本的逻辑元器件，尤其是锁存器，触发器等概念给清晰了。这个因为学过，去图书管上两三个星期的晚自习就可以了。主要是为了强化下数字逻辑思维。然后，学习verilog语法，学的过程中每天坚持练习编写code，verilog比较好学，入门一个月就够了。以上两件事是属于基础，你一个月的时间就够了。最后，你可以看你的图像处理算法了，算法是需要研究查找各种资料的，研究起来时间比较多，也比较枯燥，这时候你可以对你每天的时间进行划分，一段时间研究算法，一段时间看fpga设计的相关书籍，关键是要自己编代码，在这过程中再有哪些数电或基础知识不清楚再去查找就是了。记住练习编程要坚持，遇到问题要多问，多研究，当你算法研究到心里有谱的时候，你的rtl编码能力也就差不多了，就可以编写你的图像处理算法了。note：研究生的时间过的很快，但是时间也不端，尽量合理利用时间，学习东西要有调理，先学什么后学什么自己多想想，然后按照计划执行就行。

6，在图像处理中有哪些算法

太多了，去找本书看看吧！给个大概的介绍好了图像处理主要分为两大部分：1、图像增强 空域方法有 直方图均衡化 灰度线性变化 线性灰度变化 分段线性灰度变化 非线性灰度变化（对数扩展 指数扩展） 图像平滑 领域平均法（加权平均法 非加权领域平均法） 中值滤波 图像锐化 Roberts算子 Sobel算子 拉普拉斯算子 频域方法有 低通滤波 理想低通滤波 巴特沃斯低通滤波 指数低通滤波 梯形低通滤波 高通滤波 理想高通滤波 巴特沃斯高通滤波 指数高通滤波 梯形高通滤波彩色图像增强（真彩色、假彩色、伪彩色增强）2、图像模糊处理 图像模糊处理 运动模糊（维纳滤波 最小均方滤波 盲卷积 …… ） 高斯模糊（维纳滤波 最小均方滤波 盲卷积 …… ） 图像去噪处理 高斯噪声 （维纳滤波 样条插值 低通滤波 …… ） 椒盐噪声 （中值滤波 …… ）
图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：一）点运算：处理点单元信息的运算二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算1.二值化操作图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。2.直方图处理 直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。3.模板卷积运算模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是nxn的矩阵（n一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的sobel算子模板。

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