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将图像序
列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度
的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量。-image sequence of images for each frame along the horizontal and vertical direction integral projection formed two integral projection Vector and applications based on
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人工干预使蛇模型只能用于半自动的图像分割，该文在梯度向量流(GVF)蛇模型的基础上提出一种基于流场节点与最小路径方法
的全自动图像分割算法。在图像的GVF 场上检测出流场节点，以节点为种子，采用多标记快速扫描法获得一个初始分割，采用区域合并
得到最终分割结果。实验结果证明了该算法的鲁棒性和有效性。-Manual intervention to make the snake model can only be used for semi-automatic image segmentati
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利用梯度矢量流算法进行轮廓提取（图像分割），不错的方法，对原来的ACM模型进行改进（active contour model 活动轮廓模型）-using gradient vector flow algrithm to extract image contour,improvement from active contour model
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Active contour models, deformable surface models,
edge detection, gradient vector flow, image segmentation,
shape representation and recovery, snakes.-Active contour models, deformable surface models, edge detection, gradient vector flow, image s
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电子稳像的实时鲁棒性算法，首先对采集到的每帧图像建立高斯金字塔。然后在高斯金字塔的顶层进行
初估计，采用图像块法得到整像素的运动估计矢量。精估计采用光流梯度法。为提高鲁棒性，运用简化的M 收敛法
进行梯度约束。最后阶段采用双线性内插对当前帧与参考帧进行匹准-Electronic image stabilization, real-time robust algorithm, first collected in the establishment of Gaussian pyramid
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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《数字图像处理》源码
部分函数列表
bayesgauss - Bayes classifier for Gaussian patterns.
bound2eight - Convert 4-connected boundary to 8-connected.
bound2four - Convert 8-connected boundary to 4-connected.
bound2im - Convert boundary to image.
boundar
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：通过对梯度矢量流(GVF)力场迭代和轮廓收敛过程中时间开销大、不能逼近较复杂轮
廓等不足之处的分析，提出了一种新的初始轮廓线的设置方法。基于小波变换的多尺度轮廓检测算
法，能够较精确地定位出各类轮廓，在此基础上设置的初始轮廓线能够非常好地靠近图像中的各种真
实轮廓。实验结果表明，此方法有效地缩小了搜索的范围，减少了GVF迭代次数，提高了轮廓收敛的
速度，并保留了GVF Snake模型的所有优点。-: The gradient vector flow (GVF) field it
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提出了利用小波分解建立多分辨率图像锥和Hausdorff距离的医学图像配准方法。先利用小波方法建立多分辨率图像锥, 然后根据梯度向量幅度提取分层图像的特征点, 利用Hausdorff距离进行特征点集的匹配。该方法提高了配准的速度和精度, 而且具有鲁棒性。-Image registration is the matching processing in which two or more images match from the same scene derived from different
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GDI+：Graphics Device Interface (图形设备接口)，它提
供了高级图形图像处理功能
在C#中，通过一套部署为托管代码的类来展现提供的图
形图像处理功能，这套类被称为GDI+的托管类。利用
GDI+可以轻松实现颜色渐变、透明处理、纹理处理、拉
伸和缩放等多种高级功能。
GDI+主要提供了三类服务：
1.二维矢量图形
2.图像处理
3.文字显示
-GDI+: Graphics Devic
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能够计算一幅图像的矢量梯度值的相关信息。-Able to calculate a vector of the image gradient values of Related Information.
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findEnergy.m 计算出图像的梯度图
findSeamImg.m 计算出所有可能的竖直缝
findSeam.m找出能量最小的一条竖直缝
removalMap.m将需要删除的N条竖直缝存储起来并按照索引逐条删除
SeamCut.m将选中的缝一条条的删除
SeamPlot.m在图中画出要删除的缝
Testseam.m调用以上函数的主程序-FINDENERGY creates an gradient img from a given RGB or grayscale i
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根据不同的方法对U型图进行分割，得出梯度矢量流的优点，它更方便于对图像分割-Depending on the method of U-shaped graph partitioning, the advantages derived gradient vector flow, it is more convenient for image segmentation
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SIFT算法大致有四个步骤：
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
-SIFT算法大致有四个步骤：
SIFT algorithm has four steps:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间
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柏松选择性对比度调整，该算法自动调整对比度，使得图像清晰度增强。需要fftw3.-Selective Contrast adjustment, Given an image, the algorithm modifies the gradient vector field of the image and finally it recovers the new image by solving the poisson equation using the Fast Fourier Transf
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GVF snake模型算法matlab源程序，GVF是根据光流场原理,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。-GVF snake model algorithm matlab source, GVF is based on the principle of optical flow field, using the variational method, a vector field obtained from the image, the vector
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梯度矢量扩散控制实现边缘保持的彩色图像去噪-Gradient vector diffusion denoising realize control color image edge preserving
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SIFT算法大致有四个步骤:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。-SIFT algorithm roughly four steps:
1, the scale space extremum detection. In the sc
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利用c语言编写的，在matlab环境下运行mex函数可以生成动态的dll库，可以用来计算图像区域的梯度向量直方图特征。-Use c language, in the matlab environment running mex function can generate dynamic dll library that can be used to calculate the gradient vector histogram image area.
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图像模板匹配，基于梯度向量点积，处理模板图像与搜索图像，寻找最佳匹配得分点(Image template matching based on gradient vector product)
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