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【摘要】 基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。我们采用基于多分辨率和混合优化策略的配准方法,在图像的不同灰度等级数下进行配准,分析了互信息的计算量与灰度等级数的关系,并用人头部的MRI图像和CT图像做了二维的单模模拟实验和多模实际配准实验,结果显示在灰度等级数为32和64时,与灰度等级数为256时相比,配准精度没有明显改变,而计算量下降显著。-Abstract Registr
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提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上,
将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色
体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适
应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点-Propose a genetic algorithm based 2D entropy mult
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本文主要介绍遗传算法的基本理论，叙述遗传算法在图像增强的的主要应用，即将原始图像变得更加清晰，特征变得更加明显。
现今关于图像增强的算法有很多，而这些算法大多是基于退化函数或者点扩展函数的知识进行图像处理的。当图像出现模糊或噪声影响大时，设计出的图像清晰化的效果肯定不够理想，因此有必要对图像进行增强处理。于是，可利用到遗传算法这种成熟稳定的仿生物进化的全局寻优算法，进行图像增强，由于遗传算法控制参数少、自适应度高，将选择该方法对图像退化分别进行不同的清晰化处理. 这样既增强了图像的对比度,又
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雷达图像处理的优化及其匹配滤波，分析比较前后结果，明白匹配滤波的优点-Radar image processing and optimization of matched filtering, analysis of the results before and after comparison, to understand the advantages of matched filtering
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一种基于TV正则化的自适应图像去模糊方法：最小优化算法-Based on TV regularization adaptive image deblurring method: Minimal Optimization
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纯c语言实现图像的canny边缘提取，没有经过任何的优化，最原始的代码，便于理解，里面含有测试图片-Pure c language canny edge detection of the image, without any optimization, the most primitive code, easy to understand, which contains test images
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采用自组织映射算法（SOM）设计码书，达到全局最优，同时采用组合码字和图像块动态划分等优化算法，最终实现的码书性能比LBG算法有很大提高。这是中科大视频技术的final project，附有最终版的report和presention。-Using self-organizing map algorithm (SOM) designed codebook, the global optimum, while using a combination code word and image block
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JPEG图像解码的源代码，包括FDCT，量化操作，量化表的优化，HUFFMAN编码，游程编码。同时内附相关的JPEG编解码的PDF文档，详细地介绍了JPEG文件的格式，同时也介绍了JPEG解码方面的知识，看过后定会受益匪浅，注：均为国外的文献，国外的文献仔细读，发现有些细节说的很清楚。-JPEG image decoder of the source code, including FDCT, quantization operation, the optimization of the qua
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图形图像处理压缩传感算法，代码十分详细，里面含有网络优化算法-Graphics, image processing Compressed sensing algorithm, code is very detailed, which contains network optimization algorithms
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基于极大熵准则，通过改进型粒子群算法对图像进行多阈值分割，并与其他分割算法对比。
函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数-Based on maximum entropy criterion, through improved particle swarm optimization (pso) algorithm for image threshold segmentation, and c
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基于1范数优化和二维随机映射的一种新的算法，实现图像识别，内容涉及到最先进的压缩感知采样-A new algorithm based on a two-dimensional random norm optimization and mapping, image recognition, which relates to the most advanced sampling compressed sensing
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TV—L1-deconvolution 图像处理中的稀疏优化问题-TV-L1-deconvolution image processing sparse optimization problems
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omp 算法 你可以通过这个算法完成图像恢复，效果好，恢复时间短，误码率低，解决凸优化算法复杂度高的缺点-omp algorithm you can accomplish by this algorithm for image restoration, good effect, shorter recovery time, error rate, to solve the shortcomings of convex optimization algorithm with high comple
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omp 算法 你可以通过这个算法完成图像恢复，效果好，恢复时间短，误码率低，解决凸优化算法复杂度高的缺点-omp algorithm you can accomplish by this algorithm for image restoration, good effect, shorter recovery time, error rate, to solve the shortcomings of convex optimization algorithm with high comple
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omp 算法 你可以通过这个算法完成图像恢复，效果好，恢复时间短，误码率低，解决凸优化算法复杂度高的缺点convex optimization algorithm with high complexity-omp algorithm you can accomplish by this algorithm for image restoration, good effect, shorter recovery time, error rate, to solve the shortcomings
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omp 算法 你可以通过这个算法完成图像恢复，效果好，恢复时间短，误码率低，解决凸优化算法复杂度高的缺点-omp algorithm you can accomplish by this algorithm for image restoration, good effect, shorter recovery time, error rate, to solve the shortcomings of convex optimization algorithm with high comple
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omp 算法 你可以通过这个算法完成图像恢复，效果好，恢复时间短，误码率低，解决凸优化算法复杂度高的缺点-omp algorithm you can accomplish by this algorithm for image restoration, good effect, shorter recovery time, error rate, to solve the shortcomings of convex optimization algorithm with high comple
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基于retinex泊松方程的图像颜色校正，retinex方法源于对人类视觉感知系统的建模，因此这类校正方法的结果有比较高的可读性，具有较好的视觉效果，本代码是采用泊松方程来求解这个最优化问题的算法。可以在多个平台上编译运行-Image-based color correction retinex Poisson equation, retinex approach stems from modeling the human visual perception system, so the res
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VS2012 x64+opencv做的图像拼接，参照了别人的代码改编。
做的是左右拼接，上下的行不行没试过。
主要函数就是图像的储存位置，需要在代码里改下
测试了下还是比较稳健的，拼接效果尚可，不过重叠部分可能产生鬼影，另外接缝处有小裂缝，如果不满意，可再设计方法优化
所有代码均含注释，浅显易懂，含测试图片
运行时请自行配置好头文件和lib文件目录-VS2012 x64+ opencv image stitching done with refe
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