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matlab_sourcecode_for_Axes
- FPEXTRACTDEMO 指纹特征提取演示程序 一个完整的指纹特征提取程序。包括常用的所有算法... 选项： - Centralize: 二值化图像，计算中心点 - Crop: 图像修剪 - Sectorize: 可视化扇形 - Normalize: 归一化输入图像 - Gabor filters: 可视化Gabor滤波器 - Convolute: 计算输入图像和Gabor滤波器的convolution - Features: 特征可视化 - Fing
Researchon3DHumanMotionTrackingBasedonProbabilisti
- 本文提出了有模型指导的三维人体运动跟踪框架，将一个多关节的圆台形状三维人体模型与多个视频图像中的外轮廓、边界、灰度和肤色特征进行匹配，使人体运动跟踪变成一个状态估计问题。并且，使用基于概率模型的粒子滤波算法来完成非线性、非高斯动态系统的状态估计。
matching3
- 基于图像对的三维重建，利用sift和区域增长算法的稠密匹配以达到三维重建的目的
tuxiangchuli-c
- 图像处理的各种基本算法,几何变换,平滑,去澡,阀值取法,抖动,检测,匹配等等.
mosaic
- 一种图像拼接源码。该方法首先运用基于列特征的匹配方法，确定出图像重叠区域；然后采用直方图匹配方法进行灰度调整；最终使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。
tuxiangpipei
- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
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
SIFT_VC
- 实现著名的图像特征检测sift算法进行图像的匹配，对于计算机视觉领域的朋友有帮助
Patternmatching2
- 基于归一化互相关系数的算法在模板匹配和特征跟踪中运用十分广泛,但缺点是其计算量很大. 为此提出了一种在 空间域利用盒形基简化互相关的快速算法,在不修改归一化互相关匹配原理的前提下,用原模板图像在一组正交盒形基张成 的子空间上的投影取代原图像来进行互相关计算,以降低图像精度来缩减计算复杂度. 实验说明,当搜索窗口大小较小时,此 快速算法计算量明显小于传统的频域快速归一化互相关算法. 关键词:模板匹配归一化互相关系数子空间分解盒形基
bp5
- 基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配的研究
DSPmubiaogenzong
- 基于dsp的目标跟踪和检测算法的研究和实现，研究了图像跟踪系统的基本工作原理，以及图像跟踪和相关匹配所使用的一些基本技术。详细介绍了SUSAN算子在边缘检测和角点检测方面的应用。并基于SSCD相似性度量准则提出了一个新的加权的SSCD准则，并对几种度量准则进行对比分析，最后在选取模板和模板更新上选用了多子模板的策略，这样能更有效的减小部分遮挡和旋转带来的影响。
facerecongnition
- 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。
pj
- 提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配，并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度，使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H，最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。
yichuansuanfajiejuemoshipipei
- 遗传算法做图像的模式匹配，绝对经典，有源码看，有执行文件可以执行，下面有个执行环境的文件请先安装。
WaveletImageReconstruction
- 利用小波双线性超分辨率重建算法得到的重建图像会出现低、高频系数不匹配的现象，从而使得到的高分辨率图像灰度偏移。本文对该方法进行了改进，并引入局部适应插值得到更为理想的重建算法。即小波与局部适应插值结合算法。
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- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
subpix亚像素
- 自己编写的matlab程序 实现数字图像的模板匹配和相关算法，以及亚像素算法 压缩包中含源程序，实例图片和模板，以及模板生成算法。 使用方法： 1、设定路径 2、打开threshold，F5 有问题欢迎提问。
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
afafafaaaa.rar
- 这些程序是模板匹配的一些算法，模板匹配是图像识别中的常用的方法,These procedures are a number of template matching algorithm, template matching is commonly used in image recognition method