Ребята нужна помощь, по 2 вопросам.
1) Нужны исходники(приветствуються, иль хотяб ехе) или информация по любому из пунктов1:
-Измерение параметров изображения, фильтрация
-Алгоритмы измерения параметров изображения.
2) нахождения минимума функции многих переменных методом Ньютона, для поиска шага использовать метод кубической интерполяции.

Еще пока все это надо.

1. Что понимается под параметрами изображения и фильтрацией? глубина цвета и свёртка с ядром? Алгоритмы ведь элементарные!
2. Не советую так извращаться. Если переменных много, численная ошибка задавит всю точность. Если меньше шести, самый лучший метод - м. деформируемого многогранника. Если функция имеет разрывы в градиенте - то ничего не поможет. Если градиент известен аналитически и гладкий, а переменных много, лучше обычного метода Ньютона ничего не придумать. Кубическая интерполяция будет мешать при малых или очень больших значениях функции или градиента.