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搜索资源列表

  1. sobeljiance

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  2. 文章提出了一种基于Sobel算子和网格的二尺度彩色图像边缘检测方法.该方法将图像划分成预先设定大小的网格,在两个尺度上对图像进行分析,完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘,依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元,在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。该方法充分考虑到了图像当中可能出现的各种复杂情况,从两个尺度分割图像,弥补了单一方法的不足,提高了分割的正确率。
  3. 所属分类:文件操作

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:124.01kb
    • 提供者:jdshgufi
  1. Helmholtz

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  2. 用有限元方法求解Helmholtz方程,可以自动划分生成网格,解有图像显示
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:678.63kb
    • 提供者:高林
  1. KMEANS.rar

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  2. 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的 重要手段和方法。聚类无论在商务领域,还是在生物学、W七b文档分类、图像 处理等其他领域都得到了有效的应用。目前聚类算法大体上分为基于划分的方 法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法以及 模糊聚类。 ,erer
  3. 所属分类:MultiLanguage

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:29.08kb
    • 提供者:flowerhmx
  1. Mesh2dv23

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  2. 网格 2D 划分 用于分割图像,剖析图像,并对图像进行进一步的处理-2D mesh division
  3. 所属分类:Other windows programs

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:120.82kb
    • 提供者:王止观
  1. Graphic

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  2. 基于图模型的图像分割并行算法研究与实现,该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性, 在该方案中本文设计并行算法来求解特征值问题在环境下的实验结果表明, 该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径.-Image segmentation based on graph model of parallel algorithm and implementation of the program through the mesh to ach
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:561.5kb
    • 提供者:郭事业
  1. mg

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  2. 利用matlab离散划分有限元多重网格,得到图像-Divided into discrete finite element using matlab multigrid
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:4.58kb
    • 提供者:wanhuansheng
  1. 2a.MeshMatlab

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  2. 关于图像二维三维处理的网格划分,图像的修改-2D and 3D image processing on the mesh, the image changes
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:83.13kb
    • 提供者:
  1. shuangtanxingwangluo

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  2. 特征提取是手写体汉字识别的关键,目前四方向网格特征已被实验证实是一种较好的手写体汉字特征。 针对通常的纵横弹性网格对汉字“撇、捺”笔画特征提取的不足.提出一种新的网格构造技术——对角弹性网格,它由45度和135度的对角直线构成,将汉字图像划分为多个菱形,能够很好地适应汉字在“撇、捺”方向的变化。将这两种网格单独,以及相互组合成双网格等情况分别进行手写体识别实验,实验结果验证了对角弹性网格的有效性和双弹性网格的高识别率性。 -Feature extraction is the key to
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-12-13
    • 文件大小:220.39kb
    • 提供者:东方
  1. 图像配准算法

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  2. 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点,得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格,取网格中心点,计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重 5.将权重放到DLT算法的A矩阵中,构建成新的W*A矩阵,重新SVD分解,自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格,利用局部单应性矩阵映射到全景画布上,就得到了APAP变换后的源图 7.最后就是进行拼接线的加权融合
  3. 所属分类:2D图形编程

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