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dip2
- 基于信息融合的图像边缘检测方法研究,⑴直方图均衡化（histogram equalization），⑵直方图匹配（histogram matching），⑶邻域平均（neighborhood averaging），⑷局域增强（local enhancement）， ⑸中值滤波（median filtering）。-Edge detection method, 1 histogram equalization (histogram equalization). 2 histogram matchi
my_hausdroff2
- 利用图象边缘特征的基于豪思道夫距离的景象匹配算法，匹配速度要比基于灰度的算法高好几个数量级-use of the images on the edge of Ho Sze-Astoria distance from the scene matching algorithm, speed matching gray than the algorithm based on several high-volume
shotjiance
- 。该文介绍了目前镜头分割的常用方法，包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、 块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了导向纹理的描述
MATCHIMAGE
- 非常好的图像匹配源码，基于遗传算法，其中还包括canny算法求解边缘以及常用的各种平滑函数。
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。
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
An.Image.Mosaic.Algorithm.Based.on.Matching.Shape.
- 提 出了一种基于形状模板 匹配的图像 自动拼接 方法。提取 图像 的角点作 为特 征点，利用归一化梯度模板对 其进行预 匹配．然后 利用形状模板在 四个方 向对模板 内图像的边缘 点与模板边界的最短距 离进行统计 ，获取模板 图像的 结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。 -A shape-based template matching method of image auto-splicing. Extract image feature po
mubiaogenzong
- 遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法。先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题-Based on the characteristics of shelter-related cases that match the target tracking algorithm. First aim to determine the nature of gray, then gray or a single
facedetection
- 基于肤色和模板匹配的人脸检测VC程序，利用人脸的肤色进行边缘检测，然后与训练集中的人脸样本进行匹配来检测人脸。-Template matching based on skin color and face detection VC program, use face color edge detection, and then with the training set of face samples for matching to detect the human face.
code
- 基于matlab的虹膜边缘识别 包括边缘检测，归一化，用汉明矩进行特征匹配-Matlab on the edge of iris recognition, including edge detection, normalization, with Hamming moments feature matching
Researchonimagematchingmethodinbinocularstereovisi
- 对目前匹配能力很强的基于 特征的图像匹配方法进行研究, 并在该方法中加入极线约束, 有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间, 还能达到较高的匹配精度-The image matching technique based on Scale Invariant Feature Transform is studied and the fake matching points are eliminate
Harris
- harris 角点检测，基于角点检测的自动点匹配算法程序，可以应用于图像边缘检测-a point matching algorithm based on detection
Shape
- 针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形 状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
2010302590214
- 数字图像处理实习代码 选作了：中值滤波、边缘检测、图像二值化、基于灰度的模板匹配、伪彩色增强-Digital image processing the internship code selection made: median filtering, edge detection, image binary, grayscale-based template matching, pseudo-color enhancement
2009302590101
- 该程序实现了raw 到bmp图像格式转换,实现了低通滤波,高通滤波,中值滤波等图像增强功能 可进行图像平移,缩放,旋转,边缘检测,二值化,并基于灰度进行模板匹配-The program to achieve raw to bmp image format conversion, low-pass filtering, high-pass filtering, median filtering, image enhancement feature image translation, scal
ex_Image
- 月球撞击坑的自动识别（基于影像的），主要涉及影像的阈值分割、区域生长、条件匹配、边缘提取及拟合-Lunar craters automatic identification (image-based), mainly related to the image threshold segmentation, region growing, conditional matching, edge extraction and fitting
基于MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别研究
- 对人脸识别的基本进程进行综述,介绍了空间转换及识别的方法；采用低通滤波处理策略,在总结和分析这些处理方法的基础上,运用填孔处理和边缘检测的人脸识别方法进行人脸识别工作；将几种边缘检测算法与人脸识别相结合进行检测,其识别率有可观的提升。(The basic process of face recognition is reviewed, and the method of space conversion and recognition is introduced. On the basis of
Python_VLPR-master
- 基于树莓派B+版本的车牌识别设计，辨识部分以树莓派3B+/3B为核心处理器，基于Linux平台，通过python3.5和OpenCV来对含有车牌信息的图片，进行高斯去噪、灰度化、边缘检测、二值化、闭操作、字符分割、字符识别匹配等一系列图像处理操作最终实现车牌识别这个系统。(Based on the design of license plate recognition of raspberry pie B+version, the recognition part takes raspberry
亚像素级别的边缘检测和获取
- 基于亚像素的边缘提取，对于图像匹配，缺陷检测有很大帮助8SubPixelEdgeDetection.rar