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Image_Operators_matlab_codes
- 12.1 图像点的运算 12.1.1 线性点运算 12.1.2 非线性点运算 12.2 图像的算术运算 12.2.1 加法运算 12.2.2 减 法运算 12.2.3 乘法 运算 12.2.4 除法 运算 12.2.5 其它运算 12.3 图像的位逻辑运算 12.4 图像的几何运算 12.4.1 图像插值 12.4.2 图像缩放 12.4.3 图像旋转 12.4.4 图像剪切 12.5 空间变换 12
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最
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- 实现了： DAA画线法画直线 ，中点画线法画圆(输入x坐标，y坐标，圆心) 二维区域填充（种子填充颜色算法） 直线裁减 贝塞尔曲线-realized : DAA painting straight line method, the dotted line method Circle (input coordinates x, y coordinates of the center) two-dimensional area filling (seed filling color algorith
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- 1. 实现了 DAA画线法画直线 （必做） （1） 中点画线法画圆(输入x坐标，y坐标，圆心) （必做） （2） 二维区域填充（四向种子填充颜色算法） （选作） （3） 直线裁减（任选一种） （必做） （4） 贝塞尔曲线（输入四个控制点，或者直接用鼠标点，要求坐标会随右键显示）（必做）-1. To achieve the DAA painting painting straight line method (regimen) (a) Midpoint Circle Line (input coo
imp
- 图象处理程序的源代码,包括边缘提取,差分,大津法二值化,目标区域提取等
paizhaozidongshibie
- 图像分割是图像处理最基本和最重要的技术，是任何理解系统和自动识别系统 必不可少的一个重要环节.车牌以及车牌字符的提取是图像分割技术的一个特殊应 用场合，它包括车牌的定位和车牌字符的切分两个步骤。本章将对这两个步骤的算 法进行阐述.第一、二节中将分别详细介绍车牌区域的定位、切分技术 由于二值 化算法在字符的提取中具有重要的作用，因此在第三节中将作重点讨论.
aaaaaa123456
- 在基于图像的绘制方法中，柱面全景图镶嵌技术和虚拟场景实时漫游技术 是 较 有 代 表 性 的 两 个 技 术 问 吵本文的研究重点就在于寻找解决这两个关键性 问题的方法。针对柱面全景图镶嵌问题，本文提出了基于特征区域匹配的柱面 全景图镶嵌算法。该算法利用两幅镶嵌图象对应特征区域的相似性，通过图像 变换、图像整合和图像镶嵌三个阶段，来实现两幅图像之间的无缝镶嵌。该算 法在保证镶嵌效果的基础上，大大提高了镶嵌速度，是一种快速有效的图像镶 嵌算法.针对虚拟场景实时漫游问题，本
xiangweixiangguan
- 利用傅立叶变换和相位相关法来检测图象的区域复制伪造
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- 一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法
doubleth
- 基于区域平均灰度的otsu双域值法,主要应用于B超图像处理，相对于单阈值法更好的保存图像原有细节
otsu_th
- 基于区域平均灰度的otsu法计算程序，可调用函数
ComplexDistill
- 完成：肤色检测、中值滤波、开运算、闭运算、用贴标签法去手臂区域、还原手势区域。
5910819720320076131635209134265
- 最大最小法对灰度图像基于区域的阈值分割-image
chap12
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
Finite_element_tri
- 用有限元法求解三角形形区域上的Possion方程
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。具体步骤： 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0
chap12
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
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- 机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据 一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关
PICTURE
- VC编写的图像处理程序。实现了图像的几种几何变换（平移，对称、旋转、错切变换，缩小，放大）； 单色图像灰度处理（逆反、东亚级转化）；图像的对比度处理（增加、减小对比度，量度增强、减小）； 局域滤波（中值滤波）；二值图像处理（阈值计算，切片法二值化，等灰度片二值化，线性二值化；四领域收缩，四领域膨胀，8领域收缩，8领域膨胀，4领域清除孤立点，8领域清除孤立点；细化算法1，细化算法2实现图形细化）； 图像测量（面积测量，除小面积粒子，区域边界抽出，周长测量，长度测量，角度测量）； 并
chepaidingwei
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区