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Hopfield
- A Hopfield network is a form of recurrent artificial neural network invented by John Hopfield in 1982. Hopfield nets serve as content-addressable memory systems with binary threshold nodes. They are guaranteed to converge to a local minimum, but conv
ZaoShengXiaoChuDib
- 图像降噪处理：固定阈值法进行二值化、对二值图像的黑白点噪声消除、对二值图像进行消除孤立黑像素点、均值滤波处理、超限邻域平均法、n*n均值滤波处理、n*n中值滤波处理、十字型中值滤波、N*N最大值滤波、随机噪声处理、进行椒盐噪声处理、局部平均化处理。-Image noise reduction: fixed threshold binarization method for binary images in black and white spot noise elimination, the e
adaptivethreshold
- 区域自适应性阈值算法，数字图像处理中十分常用的一个算法，常用于获取图像的边界。-local adaptive threshold
harris
- 该算法是基于像素领域包含若干元素的近似圆形模板，对每个像素基于该模板领域的图像灰度计算角点响应函数（CRF）的数值，如果大于某阈值且为局部极大值，则认为该点为角点。角点的精度与圆形模板大小无关，圆形模板越大，检测的角点数越多，则计算量也越大，本文圆形模板包含37个元素，该近似圆形模板-The algorithm is based on pixel art consists of several elements approximation circular template for each p
Face-Recognition-code
- 首先建立一个标准的人脸模板，由包含局部人脸特征的子模板构成， 然后对一幅输入的人脸图像进行全局搜索，基于人脸灰度模板的模式匹配计算与标准人脸模板中不同部分的相关系数，通过预先设置的最小匹配门限来判断该图像窗口中是否包含人脸。-First, establish a standard template face by face feature contains the local sub-template structure,Then a face image input global sear
visual-saliency
- 提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征，从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性，得到各特征显著图；对各特征显著图进行综合，生 成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像与原始图像叠加，将前景和背景分离，得到图像分割结果-It presents a significant advantage of visual image segmentation method. First, extract
linear_correlation
- 演示验证线性相关算法，主要用于离散点的局部极小值提取（基于多种阈值选取）。还包括最小二乘拟合，三次样条插值等内容。-Demonstration Verification Linear correlation algorithm is mainly used for local minimum extraction of discrete points (based on a variety of threshold selection). Including least squares fitt
watershed-segmentation
- 对输入原始图像求取梯度图像，对梯度图像做前景标记，即在输入图像的每一个目标中心做一个Marker（可手动选取，也可用阈值法得到），在梯度图像上用该Marker作局部极小值的标记，再进行水域变换，即可得到基于标记点的水域分割结果-Input original image to strike a gradient image of the gradient image make prospects mark that each center of the target input image to
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- MATLAB函数代码，包括中值滤波、直方图均衡化局部直方图均衡化、变大与旋转函数、阈值分割算法。-MATLAB function code, including median filtering, histogram equalization, local histogram equalization, increases with the rotation function, threshold segmentation algorithm.
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- 基于LDC的图像过渡区提取与分割 提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图 像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得 图像的分割阈值并对图像进行分割。实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好 -LDC image transition region extraction and segme
bernsen
- The method uses a user-provided contrast threshold. If the local contrast (max-min) is above or equal to the contrast threshold, the threshold is set at the local midgrey value (the mean of the minimum and maximum grey values in the local window). If
sauvola
- The implemented Sauvola method uses integral images for fast computation of the threshold function. The Sauvola method is described in: J. Sauvola and M. Pietikainen, Adaptive document image binarization, Pattern Recognition 33, 2000. - ht
nick
- Nick s binarization derives thresholding formula the basic Niblack algorithm, the parent of many local image thresholding methods. The major advantage of Nick s method over Niblack is that it considerably improves binarization for white and light pag
蛙跳程序
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
JSONView-for-Chrome-master
- jsonview 图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。(jsonview The two value of the image is to set the gray value of the pixel on the image
CANNY
- 对特定图片进行canny边缘检测。首先是高斯模糊，然后sobel算子处理，再局部极大值确定，最后阈值判断。(Canny edge detection for a particular picture. The first is the Gauss fuzzy, and then the Sobel operator is processed, and then the local maximum is determined, and finally the threshold is judged
ga_bp
- 基于遗传算法改进阈值的神经网络 能够有效避免神经网络的阈值陷入局部极小值这一问题(The neural network based on genetic algorithm to improve the threshold can effectively avoid the problem that the threshold of the neural network is trapped into the local minimum)
jqsj
- 二值化图像就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征。(Binary image is the 256 brightness levels of grayscale images obtained by the appropriate threshold selected still can reflect the overall image and local features.)
边缘提取
- 边缘提取：边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。由于噪声和模糊的存在，监测到的边界可能会变宽或在某点处发生间断。因此，边界检测包括两个基本内容： （1）用边缘算子提取出反映灰度变化的边缘点集。 （2）在边缘点集合中剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。(Edge extraction: the basic idea of edge detection is to use edge en
weimo
- 基于发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值，然后将这一组解带回到神经网络进行细致优化，从而得到最好的权值和阈值。(Found that the ant colony algorithm to optimize the neural network based on Ant Colony Algorithm in the solution space to find a set of optimal weights and threshold based on,