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- 图像分析与处理，腐蚀膨胀算法。随机生成一幅图片，通过开闭运算，减少噪声点
边缘检测算法的基本步骤
- 边缘检测算法的基本步骤 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。 （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。 （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。 （4）定位。精确确定边缘的位置。 Canny边缘检测算法 step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方
HW2
- 该程序实现了图像的轮廓提取。综合应用了图像二值化、二值化图像的黑白点噪声滤波、图像的腐蚀和膨胀、图像轮廓提取算法。
FuzzyEntropyBasedPost-ProcessingMethodforC-MeanClu
- 提出了一种结合C2均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法, 该方法先采用C2均值聚类算法对含噪图像进行初步分割, 再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C2均值聚类算法的优点, 可以灵活地用在基于多特征和多阈值的图像分割中, 另一方面充分考虑了图像的区域信息, 利用模糊熵最小作为准则, 对C2均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理, 克服了C2均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C2均值聚类算法多4～ 6 s, 对于低信噪比的图像能够取得优于C2
点噪声方法
- 国外实现的一个很好的可视化方法中的点噪声方法，对研究可视化很有帮助哦
jiyuzuixiaoerchengfagaijindesuijituoyuanjiance
- 为了提高数字图像中椭圆检测的效率和准确性,提出了一个基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法. 该算法随机选取图像中的3 个边缘点,在以这3 个点为中心的窗口内,从边缘点中拟合出可能椭圆,并通过随机选 取的第4 个边缘点来确认可能椭圆. 利用直接最小二乘法椭圆拟合的特性,引入可能椭圆边缘点收集和椭圆重新 拟合的迭代过程来提取最终的椭圆参数. 通过对含有不同噪声的仿真图片和包括残缺椭圆的实际图片的实验表 明,新算法的改进是有效的. 与原算法相比,新算法降低了对参数的依赖性,提高了检测
fingerprintpreprocessing
- 根据指纹的固有规律，提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法。改进了指纹脊线频率求取算法和二值图像去孔噪声 算法，并提出了一种新的滤除指纹伪特征点的方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试，获得了较好的效果。 关键词：指纹；预处理；特征提取-According to the inherent laws of fingerprints, a set of more complete fingerprint image pre-processing and feature extr
Edge_Wavelet
- 边缘提取技术边缘是图像对视觉的最主要特征，因此在计算机视觉技术中提出了多种检测边缘的算法。由于各种原因，图像常常受到随机噪声的干扰，经典的边缘检测的结果常常是将噪声误检为边缘点，而真正的边缘由于噪声干扰却可能被漏检。因而对于被噪声污染的图像来说，一种好的边缘检测方法应具有良好的噪声抑制能力，同时又有完备的边缘保持特性。-After analysing the soft threshold funetion,the smoothness threshold function is proposed
Combination-of-Multiple-Features-for-Object-or-Bac
- 通过组合多种图像特征 ， 实现 了一种新的检测运动物体方法。 一方 面，组合 图像 的颜 色、梯度和纹理特征 ， 利用梯度和纹理信息对亮度变化不敏感的特性，提高运动物体分割的准确性 ；另一方面，使用图切割算法对物体／ 背景进行分割， 在不影响整体分割 结果前提下修 正局部判别错误 的像素点， 分割结果噪声少且稳定性强。 -A novel method is proposed to detect moving objects based on the linear combination of
EyePos
- 最小邻域均值投影函数及其在眼睛定位算法.提出一种投影函数：最小邻域均值投影函数．该函数通过计算每条投影线上各像素点邻域均值的最小值 来跟踪图像中的低灰度特征．与传统的积分投影函数和方差投影函数相比，它以求最小值的局部选择性代替传统投 影函数的全局累加性，因此具有对片状噪声不敏感的特点、此外，在计算过程中，它还能记录最小值点的二维位置信 息，是一个二维的搜索算子、最小邻域均值投影函数的这些特点使其非常适合于眼睛定位．它对眼睛，特别是瞳孔，总 能够产生精确、鲁棒的响应通过在CAS—P
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- 图像预处理中，通常采用直方图均衡化[1]和直 方图规定化、线性和非线性灰度变换法[2]提高图像 的对比度，但效果均不理想。故提出一种对比度增 强算法。该算法首先对直方图进行平滑处理以消除 直方图中因噪声而引入的随机干扰点，然后进行直 方图均衡化，增大图像的对比度，接着在整个显示 范围内对图像灰度级进行等间距排列，使输出图像 的灰度动态范围达到最大灰度变化范围，最后对整 幅图像中值滤波，滤除图像中被增强的噪声。-Image preprocessing, the co
xiaobo
- 基于小波灰度相似关联强噪声图像处理算法。通过对图像进行三层小波分解，得到各个方向上的分量。然后根据同一方向上各层之间的灰色关联度区分是噪声还是边缘。在对该点值进行增强或减弱。从而实现对强噪声图像的滤波。该算法比其他算法效果更明显。-Gray similarity based on wavelet image processing algorithms associated with strong noise. Three of the images by wavelet decompositio
image_filter
- 本程序是基于VC6.0的图像滤波代码，程序可支持读入和显示所有的BMP图像，并可显示任意位置像素点的颜色信息。图像滤波处理是对8位的BMP图像执行的，采用改进的中值滤波算法。程序中还附有椒盐噪声的添加功能，可通过对话框选择添加任何密度的椒盐噪声，操作方便。-This procedure is based on the image filtering code in VC6.0, the program can support read and display all the BMP images
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- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
Adaptive-Corner-Detection-
- 摘要文中算法首先在曲线尺度空间中通过高斯平滑以消除噪声；然后再基于自适应弯曲度计算和角点筛选准 则确定角点. 该算法不需要预先输入参数，具有较好的抗干扰性，实现简单有效. 关键词高斯平滑；尺度空间；自适应；角点检测-Abstract In image processing，corner point means the dominant point of maximum curvature aiong the bounding edge of pianar object. A meth
dajin
- 利用大津算法对焊点图像进行分割，去除多余噪声-Solder joint image segmentation using Otsu algorithm to remove the excess noise
Harris
- 角点检测算法：先进行图像滤波，然后高斯平滑去除噪声，计算角点量，局部最大值拟制，最终确定角点。-Corner detection algorithm: first, image filtering, Gaussian smoothing to remove noise and then calculate the amount of corners, the local maximum fiction, ultimately determine the corner.
去燥算法
- 利用平均与中值算法去燥.均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以
C#图像处理算法典型实例
- 图像处理:灰度,线性点运算,直方图,图像缩放,腐蚀结构元素,带通滤波,噪声模型等图像处理算法，包括素材和源代码。(Image processing: gray level, linear point operation, histogram, image scaling, corrosion structure elements, band pass filter, noise model and other image processing algorithms, including mate
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程，以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配，并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯，删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况，论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选， 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型；最后将图像