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基于opencv2.2的大津法分割
- 基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。本代码需要先行安装opencv2.2-The Otsu method based opencv2.2 split, Otsu method is an adaptive thresholding method, used widely, according to the gray-scale features, the image is divided into
最大类间方差法原理
- 最大类间方差法原理：最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2 部分。-Otsu method works: Otsu method by Otsu, Japan scholars put forward in 1979, is an adaptive method of determining the threshold, also known as Otsu method, refer
goodotsu.rar
- 图像自适应分割，大津法计算灰度阈值，MATLAB源程序。,Adaptive image segmentation, gray Otsu threshold method, MATLAB source code.
AdaptiveThreshold
- 固定阈值二值化和自适应局部阈值二值化对比分析，opencv实现-Fixed threshold value and adaptive threshold binarization comparative analysis, opencv implementation
56465416
- 介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来 然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。 -A practical two-dimensional barcode recognition algorit
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- 介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来 然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。 -A practical two-dimensional barcode recognition algorit
otsu
- 最大类间方差法原理：最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法-Otsu Method: Otsu is Otsu scholars from Japan in 1979 to argue that there is an adaptive threshold to determine the method, also known Otsu method
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- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
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．
Rjiance
- 心电信号QRS波的R波检测，用了阈值的方法，自适应修改阈值，域加窗定位R波幅度-QRS wave of ECG R-wave detection, using a threshold approach, adaptive modification threshold, domain windowed positioning R-wave amplitude
denoise_filterbank
- 由于自适应滤波器组的频率响应匹配于信号的统计特性,所以能够得到更为有效的信号分解. 文中根据信号的统计特性,按照低通子带能量最大化的原理设计自适应滤波器组. 结合自适应滤波器组和传统的阈值方法,得到一种更为有效的去噪方法. 实验结果表明,与相同长度的标准滤波器相比,新方法得到了更大的信噪比改善.-Adaptive filter banks as a result of the frequency response to match the statistical properties of th
szxd
- 数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应 心电信号采集 心电信号分析 含噪心电信号合成-Digital filter design and filtering of the ECG should be collected ECG ECG ECG analysis of noisy synthetic
otsu
- OTSU算法是一个可以稳定获取图像分割阈值的好方法，本人根据其思想，编译了一个函数，可以方便您的调用，自适应的获取图像的阈值，-OTSU algorithm is a segmentation threshold can be stabilized to obtain the value of a good way, in accordance with their thoughts, to compile a function, you can easily call adaptive ima
detection1
- ,从所得二值图像中获得眼睛的候选 位置 用PCA 方法进行眼睛位置的最佳选择1 该方法解决了二值化阈值步长的自适应选取问题-From the obtained binary image in the eyes of the candidate to obtain Position using PCA method the best choice for an eye position of the solution to the two threshold values of the
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- 基于阈值自适应的曲波图像去噪算法，实验结果表叫，它较原有算法更好地实现去除噪声与保护图像细节之间的平衡。-Threshold-based adaptive curvelet image denoising algorithm, called the results table, it better than the original algorithm to remove noise and to achieve a balance between preserving image detail
otsu
- otsu算法确定二值化阀值，最大类间方差是由日本学者大津(OTSU)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。 -In computer vision and image processing, Otsu s method is used to automatically perform histogram shape-based image thresholding,[1] or, the reduction of a graylevel image t
Otsu
- otsu算法的实现，自适应最佳阈值图像分割方法，最大类间方差算法-otsu algorithm, adaptive optimal threshold image segmentation method, Otsu Algorithm
back_feed
- 通过反馈网络的自适应学习算法自我修正阈值和连接权值等参数-Through the feedback network of the adaptive learning algorithm for self-correction threshold and connection weights and other parameters
001
- 对子图像进行局部直方图计算，由最大方差比例阈 值确定方法计算出子图像的最佳阈值。根据局部直方图中波峰数决定是否增强子图像中被最佳 阈值划分出的低灰度区域和高灰度区的对比度。然后对已经选择性对比增强的图像进行边缘检 测。实验证明图像的区域层次更清楚，提取的边缘细节也更丰富。自适应算法则最大限度地突 出了边缘而同时保持了图像中相近灰度级的平滑性和连续性。-Image pairs local histogram calculation by the maximum variance r