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my_hausdroff2
- 利用图象边缘特征的基于豪思道夫距离的景象匹配算法,匹配速度要比基于灰度的算法高好几个数量级-use of the images on the edge of Ho Sze-Astoria distance from the scene matching algorithm, speed matching gray than the algorithm based on several high-volume
GBSBEM
- GBSBEM(几何单反射椭圆模型)可以用来仿真功率-延迟-角度(pda-图)、功率延迟图、时间-角度的联合统计、波达方向的边缘特征和窄带衰落包络。适用于低层系统,包括微小区和微微小区、杂波绕射基站天线、发射机到接收机之间以及发射机和接收机的周围充斥着散射体的情形。由于其适用范围广泛且具有解析性质,揭示了空间无线信道不同特征间的相互联系,是进行研究的理想模型。-GBSBEM (geometric GBSBEM) simulation can be used to power-delay-angle
B2193AED
- 一种新的图像脆弱水印算法李亚琴 ,孙星明 ,杨恒伏(1.苏州市职业大学,江苏苏州215104;2.湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082)摘要:提出一种基于小波变换和QR分解的图像脆弱水即方法。嵌入水印时,首先对原始图像进行三级小波分解,然后提取第三级低频子带的边缘特征,同时对此边缘特征和第三级垂直高频子带进行QR分解,用边缘特征的一部分分解结果替换垂直高频子带分解结果的相应部位来嵌入水即,最后进行小波逆变换得到嵌入水印的图像。图像认证时,首先对观测图像进行三级小波分解,第三级垂直高频子
newnewf
- 一种基于边缘特征的二值化算法,效果较好,里面还有ppt,讲解算法的主要思想 还有matlab源码。-based on the characteristics of two marginal value of the algorithm, the result is better and there is also ppt. Algorithm on the main ideas are still Matlab source.
tianyufeishi
- 图象编程,含有图象的边缘特征和图象匹配的算法实现-image programming, with the edge of the image features and image matching algorithm
DoGfilters
- DoG(Difference of Gaussian)滤波算子,主要用于边缘特征提取,用于模式识别中的分割预处理。其主要参数为两个高斯函数的方差,针对方差设计可以对不同的图像特征情况下有不同的表现。
NoiseReduction_v1
- 本程式实做了Noise Reductin Algorithm 2005年一个韩国人在ieee发表的Paper Block-based noise estimation using adaptive Gaussian filtering 此论文也收录在资料夹中,供使用者参考。 首先,click open file, 选择第一张原始图(未被杂讯污染) 接下来选择第二张图(有杂讯) 你可以直接点选Noise Reduction观看结果 也可以先调整旁边的th
CannyForEdge
- 利用canny算法对提取图像边缘,能够很好的保留图像的边缘特征
Wavelet_bandlet-denoising
- 轮廓波变换,可用于边缘提取,图像去噪,可对 边缘特征响应.是新一代的小波!
LevinEtAl07(dhxu757)
- 在图像去卷积算法引入先验模型的应用,主要是建立马尔可夫随机场先验模型.很大程度上改进了去卷积的效果,更多的保持了图像的边缘特征.
anisodiff3D
- 运用Perona-Malik各向异性扩散模型对3d图像进行平滑去噪。此方法可以有效的抑制高斯噪声,并保护图像的边缘特征。
cannyoperator
- 先对图片进行灰度处理,然后进行高斯滤波,最后得到边缘特征点。
StudyforLicensePlateRecognitionSystem
- 摘 要:车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。 文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理, 然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。 关键词:车牌识别 数学形态学 车牌定位 字符切分 图像处理
SAR
- 由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高
Lianxi
- 支持图像的边缘特征提取,和获取直方图 等-support of the edges in the image feature extraction, and access to, such as histogram
人脸特征定位
- 人脸特征定位,实现人脸相似度计算,二值化,边缘提取。解压密码:123-positioning facial features, facial similarity to achieve, the two values, edge extraction. Extracting Password : 123
Image-feature-detection
- 提取图像边缘特征,应用于人脸识别,图像特征区域提取。(Extracting image edge features and applying it to face recognition, image feature extraction)
canny
- 基于python语言的canny使用,对图片进行边缘检测,提取图片的边缘曲线(Canny based on the Python language, edge detection of the image, extract the edge of the image curve)
边缘缺陷直线特征检测170108-00
- 能够实现小型金属零件边缘轮廓直线特征检测(The edge contour line detection of small metal parts can be realized)
bianyuangaijinquanjuyuzhi
- 图像阈值分割,由传统阈值分割改进的,基于边缘特征的改进算法(Image threshold segmentation)