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图像的纹理分析和相关性
- 分析图象中的能量及熵、相关性等参数-image analysis of the energy and entropy, related parameters
图像纹理分析-节省时间
- 图像纹理分析的好的源代码，可以计算纹理的二阶特征：能量，熵，局部稳定性，惯性距，和相关性。节省了分析纹理的研究人员的时间。-image texture analysis of good source code can calculate the second-order texture characteristics : energy, entropy, local stability, inertial distance, and relevance. Texture analysis of
图像颜色迁移处理
- 该程序使用MFC编程实现图像颜色迁移，主要是通过颜色空间变换，将原来相关性强的图像转化到相关性弱的颜色空间，再通过源图像与目标图像的均值与方差，求的图像变换的线性关系，最后实现迁移，效果可以。
用于彩色图像的颜色空间变换
- 用于彩色图像的颜色空间变换，从RGB颜色空间变换到CIELUV空间。LUV空间各分量相关性小更适于进行图像处理。,Translate a color image from RGB color space to LUV color space.
mycorr1
- matlab图像相关性计算，根据相关性系数计算公式编写-matlab image correlation calculated correlation coefficients according to formula preparation
Texture
- 计算图像灰度共生矩阵重要属性：能量 熵 惯性矩和相关性。-Calculate important properties GLCM image: the moment of inertia and entropy correlation energy.
harrisSAM
- 光谱角(Spectral Angle)衡量像素间的相关性存在着差异，本程序用于计算光谱角，及光谱角匹配-Spectral Angle (Spectral Angle) to measure the correlation between pixels there are differences, the process used to calculate the spectral angle, and spectral angle matching
AStudyoWaveletImgaeCoding
- 通过测量小波变换产生图像的熵、方差、最大值、最小值、平均值及各子图像内小波变换系数间的相关性来确定各子图像应采取的编码策略-Wavelet transform generated by measuring the image entropy, variance, maximum, minimum, average and sub-image with the wavelet transform coefficients of correlation between each sub-image
tuxiangqukuang
- 分块有损压缩图像忽略了块间相关性，重构时会产生块效应，该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应 有理滤波，以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2 类，利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块，并对平 坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明，该算法有效去除了块效应，一定程度上提高了信噪比，算法简单且鲁棒性较好。-Block lossy compression image ignores the inter-block correlation, Rec
infraredimagedenoise
- 红外图像自适应降噪处理的的论文。该方法首先将图像分解为R，G，B颜色分量图像，对每幅图像进行小波变换。根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性，用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计，然后对小波系数进行一种改进的阈值处理，得到结果图像。-An adaptive wavelet denoising algorithm is presented for noise rem oval of pseudo-color infrared images．
a2
- 传统小波阈值去噪法 小波阈值收缩法去噪的主要依据是：小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中；而噪声的能量却分布于整个小波域内，因此，经小波分解后，图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值，可以认为，幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主，而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based o
Image8
- 图像的分割与描述是在图像预处理的基础上对信息进行组织与加工，它是实现图像自动识别与理解的必不可少的过程，是计算机视觉的中间层次。本章的内容对拓展编码算法的设计思路也很有启发作用。图像的分割算法介绍基于灰度的分割算法和基于梯度的分割算法两大类，这两类算法分别利用了图像的区域相关性和点相关性，在此基础上拓展到彩色图像分割。图像的描述方法很多，本文介绍了链码描述子、傅立叶描述子以及矩描述子三种基本手段。描述手段与分割策略应当统一考虑。 -NULL
MatermarkingDWT_DCT
- 提出一种基于DWT和DCT域的有意义二值图像数字水印算法 利用Arnold变换对水印序列进行置乱,消除 象素的空间相关性,增加水印的安全性 而结合小波变换和离散余弦变换的特性,将水印信息嵌入到图像变换域的低频和 中频系数中,提高水印的鲁棒性和不可见性 实验证明该算法具有较好的抗压缩、抗噪音和抗剪切性。-Watermarking in DWT and DCT area
coorr
- 求的是连续帧图像的相关性检测，根据连续几张图像的相关性程度对比来实现对图像的分析。-Seeking the successive frames of the relevance of testing, according to several successive images related to the degree of contrast to achieve the right image analysis.
Fractals
- 在MATLAB中象元的自相关性处理图像的纹理特征提取-In MATLAB, the autocorrelation of pixel image texture feature extraction processing
Correlation_mfiles_plus_guide
- 基于相关性的图像配准程序。处理对象：数字图像处理。-Correlation-based image registration procedures. Handling objects: digital image processing.
multiscale
- 多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性,是 一种新的统计图像感知与识别方法. 文中以变换域系数的统计相关性描述为中心,以模型的设计和应用的开展为 两翼,深入分析了子波变换的三级统计特性与机理,比较研究了多尺度变换域的十种统计模型,并系统评述了这些 模型在图像感知、处理和分析中的最新进展. 同时,具体论述了这一领域研究中两类成功的实例:图像去噪和图像 纹理分割. 对于前者,以Lena 图像为测试用例分析比较了以变换域统计模型为核心的
imageHarris
- Harris 角点检测计算的依据是图像像素点的梯度,并且受约于像素之间的相关性. 而图像质量直接影响像素 之间的相关性,从而对Harris 角点检测产生作用. 本文根据图像质量的几个标准分别对图像进行评价,并阐述图像 质量和Harris 角点检测之间的关系,把图像质量作为Harris 角点检测选择参数的一个依据,并建议通过量表对不 同质量的图像选择不同的参数进行角点检测.-Harris corner detection is based on the pixel gradient o
src
- 一个Java实现的基于内容的图像检索工具包，可用来提取图像的颜色特征、纹理特征（Gabor Filter）以及形状特征，并在此基础上判断图像相关性。-Java implementation of a content-based image retrieval toolkit, which can be used to extract the image' s color features, texture features (Gabor Filter), and shape feature
第1章
- 不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s