搜索资源列表
HMT-Hidden-Markov-Contourlet
- Contourlet变换中的隐马尔科夫树模型程序 Hidden Markov Tree model of Contourlet Transform ,一个Matlab实现的隐马尔科夫树模型，用于计算图像的Contourlet系数。程序同时还包括图像去噪、纹理恢复的应用模型。这些程序都是基于"Directional Multiscale Modeling of Images Using the Contourlet Transform" by D. D.-Y. Po and M. N. Do,这个
restore
- 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 -A
PDE_in_image_processing
- 包含五个文件夹。 （1）MATLAB程序：其中包含10余个MATLAB程序或（函数）的源代码。程序中所作的注释，与书中关于对应算法的描述是一致的 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分割，平滑滤波，反差增强，彩色增强以及图像放大等实验的素材。 （4) 视频剪辑：，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing
RGB-huoyan
- matlab实现对火焰在rgb模型下出的特征提取，对于二维数组来说，它的size是指它的行数和列数；三维数组是指它的各个维的维度，可以理解为m行，n列和p层，即一共有m*n*p个元素-matlab to achieve extraction of the characteristics of the flame in the rgb model for two-dimensional array, its size is the number of rows and columns three
tracker
- 运动目标检测和跟踪，基于粒子的跟踪模型算法；matlab程序-Moving target detection and tracking based on particle tracking model algorithm matlab program
Lms_lichunhua1
- 白噪声经过AR模型的输出作为LMS滤波器的输入，已知：a1=1.558；a2=-0.81；白噪声方差为1.0，均值为0；u＝0.002；利用Matlab实现：-White noise as the input of the LMS filter after the output of the AR model known: a1 = 1.558 a2 =-0.81 white noise variance of 1.0, an average of 0 u = 0.002 using M
Wiener-filtering
- 本文主要基于退化-恢复模型进行研究，首先对Lena图像加入了Gauss 噪声，并选用中值滤波方法恢复；随后基于运动模糊模型进行退化建模，分别采用几种维纳滤波方法对源图像进行还原。 doc文档中推导了维纳滤波过程，并用matlab实现了了多种维纳滤波器，代码都附在文中。-This article is mainly based on the degradation- the recovery model to study, first joined the Gauss Lena image n
Image-Processing-Based-on-PDE
- 《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版 本光碟中包含五个文件夹。 （1）视频剪辑：可供教学演示，其中， two_cells 是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程； denoissing 是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_flow 是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其
hough,gabor,Radon,headata,wdcbm2()
- 1.从图像中识别几何形状的基本方法；基本原理是在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点，这样就把原始图像中给定的检测问题转化为寻找参数空间的峰值问题。 2.基于Gabor变换的人眼检测MATLAB实现。 3.基于Radon的车牌矫正方法。 4.基于模型函数headata产生不同大小的头模型数据。 5.基于函数wdcbm2()设置图像分层阈值压缩参数，实现图像压缩(The basic method of identifying geometry
PSO
- 实现 %1、利用RGB模型识别天空区域；2、利用边缘识别检测天空边缘分割线；3、利用预测边缘点和实际边缘点的周围区域的均值滤波与本边缘点下方的像素之间的差异大小来修正天空边缘分割线 %4、将sky_seg+depthmap_v2中多余的带注释的地方删掉了 %！！！记得在295行，一定要改动是用I6还是I7，如果用sky_initia(f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);)
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
SnakeModule
- 自动对目标特征进行轮廓提取，需要手动选择感兴趣区域。(Automatic contour extraction of target features requires manual selection of the region of interest.)