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实现了比较两图像的相似度，先转化为相同大小，然后生成图像的颜色直方图，最后比较两直方图的相似度,To realize the similarity of two images, first into the same size, and then generate the image color histogram, and finally compare the similarity of two histograms
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HU不变矩程序代码很多，但是没找到一个完整准确的代码。本人对其中的某些代码修正后，和matlab计算结果进行比较，结果是一致的。本程序没有利用Opencv计算Hu矩的函数，好像opencv计算的M03和M30应该对调，否则，和matlab计算不一样！对旋转、缩放的图像进行测试，HU矩也是一样的，不信可以利用提供的图片对比一下。由于HU矩比较小，程序对HU矩取对数便于查看比较。总之，程序绝对安全可靠，可直接调用。,HU moment invariants code a lot, but could
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坦克大战图片版比较两上字符串STRING1和STRING2所含字符是否相同，若相同则显示“MATCH”，若不同则显示“NO MATCH”。-Battle City on the image version to compare two character strings contained in STRING1 and STRING2 are the same, if the same is displayed " MATCH" , if different from the s
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图像镜像，，，用于求解图像的镜像问题，，，同时可以求解多幅图像的镜像并比较。-Mirror images, for the mirror image problem to solve, and at the same time to solve a number of mirror images and compare.
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(1)利用高斯滤波器函数，用Matlab语言，编写Canny边缘检测器的Matlab（或C语言）函数；
(2)利用上述函数，对一副图像（椒盐噪声或高斯噪声）进行边缘检测；
(3)利用Matlab自带的Canny边缘检测函数对同一副图像进行边缘检测；
(4)比较上述两个结果。
-(1) the use of Gaussian filter function, using Matlab language, the preparation of Canny edge detector
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Images passed to your application are not always of the same size as your
templates. To compare them you might need to up scale or down scale them to
the template size. It is preferred that when comparing you check the size of the
template to b
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修改后的计算Hu归一化中心距的代码，与matlab程序计算结果一致，并附带测试对比图片，通过对放大前后两张图像的Hu计算，发现结果是一样的，证明了Hu矩在图像尺寸变化时保持不变，旋转、平移情况自己做吧-The revised calculation of Hu normalized center distance of the code results are consistent with the matlab program to calculate and compare with tes
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分别采用RGB模型和HIS模型对图像imageLane.bmp进行锐化，并比较锐化的效果是否相同（两锐化后的图像相减）。-RGB model and HIS respectively model imageLane.bmp sharpening the image and to compare the effect of sharpening is the same ( sharpen the image after the subtraction).
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本程序主要四大功能特点:
1、继承了 YUVViewer 可以同时打开多窗口的特点；
2、继承了 Elecard YUV Viewer 可以进行两幅图像对比的特点；
3、增加了宏块信息显示功能；
4、增加了两图对比时同步帧跳转功能：
例如对于错误码流，不同的错误隐藏算法可能造成解码序列长度不同，这时要比较两个序列就很不方便。而该功能正是为了解决这个问题，即以另一序列的显示图像为标准，在当前序列中寻找与其完全相同的图像。 -Four main features
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分别采用RGB模型和HIS模型对图像imageLane.bmp进行平滑和锐化，并比较两种模型处理后结果是否相同-RGB model and HIS were used to model the image imageLane.bmp for smoothing and sharpening, and compare the results of the two models are the same after
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这是一个用Matlab编写的Level set 图像分割的GUI,包括了好几篇的论文算法，有利于比较不同算法的优缺点，同时这些代码也值得学习研究。-It is a GUI about Level set image segmentation method ,and it is written with Matlab laguage.This GUI integrates several algorithms from image processing papers.It is convenien
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为了研究植物的生长规律，应用数字摄影图像处理法对山楂叶面积进行无损测量，该方法采用数码相机在田间获取山楂叶子的数字图像，对所拍图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理，然后利用Matlab软件编程．快速计算出叶子的面积。把这一面积同常用的叶纸称重法所测面积进行比较．结果基本相同，由此可见，数字摄影图像法测量叶面积，具有简单、准确、方便快捷的特点．这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义。 -
In order to study the growth pattern of plants
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车辆牌照识别(LPR)系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理
自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以
及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多
幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别-As a speclal computer vision system，the License Plate Re
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用C语言实现区域增长，区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth, regional growth is a very important image segmentation method using the C language. It refers to starting from
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C# 语言写的比较 2个图片是否相同的小程序。
方法采用比较图片的byte流是否一样来判断，聊胜于无吧。-C# language written two picture whether the same procedure.
Method by comparing pictures of the byte stream as judge, better than nothing right.
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Wavelet denoising
For using this code need to use signal toolbox and general toolbox in your matlab
In the first part of this assignment, we asked to obtain a (black-and-white) digital image of size
512 by 512 and then generate noi
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SAR图像变化检测,可以对比同一地点不是时间的SAR图像变换，并聚类分析-SAR image change detection, you can compare the same place time of SAR image transformation and cluster analysis
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用Matlab语言，编写Canny边缘检测器的Matlab函数,利用Matlab自带的Canny边缘检测函数对同一副图像进行边缘检测；比较上述两个结果。-Using Matlab language, written in Matlab Canny edge detection function, the use of Matlab Canny edge detection function comes on the same pair of image edge detection compa
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调用自定义函数解决题目：
1.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像，完成压缩
2.得到傅里叶变换后的图像
3.fft中心变换\walsh变换，进行两种变换的对比
4.得到傅里叶变换后的图像和傅里叶变换需要的时间，显示变换后的图像，显示傅里叶变换时间随图像像素的变化
5.显示不同阶数butterworth高通滤波和低通滤波滤波器的传递函数和处理后的图像
6.调用butterworthw.m，显示原图像、原图像频谱、低通滤波、高通滤波的传递函数，以及滤波器处理后的图像
7.拉普拉斯高
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一、 计算图象的频谱函数
设计图象120*30/256*256；选用Matlab函数直接调用实现。
二、根据计算证明傅立叶变换的性质
1， 共轭对称性:
F(u,v)=F*(-u,-v) ;
三、图象的频域滤波
1， 设计一个指数低通滤波器，对两图象（f1(x,y)为30*30/256*256的图象；f2(x,y)=p3-02图象）进行低通滤波，观察分析空域图象和频谱分布的变化。
四、图象变换比较
利用现有的离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh-Had
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