搜索资源列表
SGLDMatrix
- 灰度空间共现矩阵(SGLD)是著名的提取目标纹理的特征，已经成功地应用于人脸检测等计算机视觉中。大家可研究此MAtlab代码，在实用中转化为C代码使用。-Gray is a total space matrix (SGLD) is a well-known goal of extracting texture characteristics, has been successfully applied to the face detection and other computer vision
ModifySpace
- 根据分块图像的均值与标准差将图像表示成三种状态：边缘态、平坦态、纹理态。然后计算状态关联图，提取出图像的空间特征。可用于图像检索。
ctj
- 本代码实现了图象的颜色，纹理，和轮廓特征的提取方法的实现
ResearchonBuildingMethodofGLCM
- 结合特征参数间相关性矩阵与木材纹理自身的特征, 从灰度共生矩阵的11 个特征参数中提取5 个较 独立的特征参数。利用可分性判据确定适于描述木材纹理的灰度共生矩阵构造因子取值( d=2, g=16) 。,Combination of characteristic parameters of inter-correlation matrix with the wood texture of its own features, from the gray level co-occurrence ma
Roughness
- 一个计算图像粗糙度的程序，很好用，很快，适用于对纹理图像特征的提取-A procedure for calculating the image roughness, very good, and fast, suitable for Texture Image Feature Extraction
curvelet_feature
- 该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特征的提取，以便后续做纹理图像分割。-The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.
33753125vc_dib
- ：为使灰度共生矩阵(GI CM)提取的特征值较好地表达纹理信息．对 Brodatz纹理库图片进行了大量 实验。 首先测试了各构造参数对关键特征统计量的影响，给出了特征值随参数变化的规律，确立了构造参数的合理取值；然 后测试了图像旋转和大小变化对所提取特征值的影响 实验结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于纹理的图像 检索有参考意义。 -gray
Featureextractionforcomputervisionbasedfiredetecti
- 火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题. 我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动 等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能 够准确地度量这种时空闪烁特征. 实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火 灾探测的准确率、降低误报漏报率.-Based on investigating color , text ure and temporal feat ures for vision based fire detection ,
Gabor
- Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。-Gabor transform belongs to the windowed Fourier transform, Gabor function can be in the frequency domain on different scales and different directions extract re
texture_detected
- 对目标区域进行纹理提取，一个很有用的工具，可以用于对目标特征的提取-Texture on the target region extracted a useful tool that can be used to target feature extraction
Analysisoftexturefeatureextractedbygraylevelco2occ
- 为使灰度共生矩阵(GLCM)提取的特征值较好地表达纹理信息,对Brodatz纹理库图片进行了大量实验。 首先测试了各构造参数对关键特征统计量的影响,给出了特征值随参数变化的规律,确立了构造参数的合理取值 然 后测试了图像旋转和大小变化对所提取特征值的影响-In order to grayscale co-occurrence matrix (GLCM) features extracted texture to express the value of good information
bi-ji-shi-bie
- 采用“纹理识别”的方式进行笔迹鉴别，利用Gabor变换提取不同频率、不同方向的笔迹特征，最后使用KNN或SVM（支持向量机）对待测样本进行类别判别。-A " texture recognition" approach to handwriting identification using Gabor transform to extract different frequency, the handwriting characteristics of different dir
jiyutezhenronghedmianbubiaoqing
- ：针对传统Gabor变换在提取表情特征时，冗余较大、特征维数较高的不足，结合ASM 自动特征定位技术，提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM 形状特征相融合的面部表情 识别方法．实验表明，两种特征的融合，可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整 体形状信息，达到了更好的面部表情识另4效果．-: Gabor transform traditional expression feature extraction, the redundancy large feature dim
89346528ImageEnage
- matlabcontourlet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 -matlab
kuaisujiance
- 提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带 然 后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口, 提取共现特征 最后用无缺陷样品训练的M ahalanob is分类器将每一子 窗口划分为缺陷的和无缺陷的。应用该算法进行实际工厂环境中的纺织品缺陷检测。实验结果表明, 集中处理 具有强判决能力的某一频带提高了检测性能, 也改善了计算效率。-Propose a wavelet transform and co-occurrence matrix for the
tuxiangpinghuguolvsuanfa
- 详细介绍了多种图像处理的案例，包括原代码！用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。-Introduced a variety of image processing of cases, including the original code! Used for image processing, analysis, visualization, and algorithm dev
GaborFeature
- Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。-Gabor transform is windowed Fourier transform, Gabor functions in the frequency domain at different scales and different directions to extract relevant features
生物散斑
- 基于matlab实现生物散斑fujii和WGD同时提取特征纹理(Realization of biological speckle Fujii and WGD based on MATLAB)
Texture feature extraction
- 灰度共生矩 阵即为灰度级的空间相关矩阵，以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征，通过选取关键参数编程并进行仿真实现，分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像 的纹理特征。(The gray level co-occurrence matrix is the gray level spatial correlation matrix. Based on the gray level co-occurrence matrix, the texture featu
GLCM
- 灰度共生矩阵，可以提取均值、变化率纹理特征等等