搜索资源列表
VC_ImageProcessing
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容:第4章 图像增强(对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强);第5章 图像复原(逆滤波复原、维纳滤波方法);第6章 图像处理中的正交变换(傅立叶变换、离散余弦变换(DCT)、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林(Hotelling)变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法);第7章 图像压缩编码(霍夫曼(Huffman)编码、算术编码、游程编码(Run Length Codin
imageprocessingvc
- 数字图像处理典型算法实现,共12章。01vc数字图像编程基础知识,02数字图像的采集、量化和表示,03数字图像的点运算;04图像几何变换,05频域处理方法;06图像增强技术;07图像腐蚀膨胀和细化算法;08边缘检测与提取及轮廓跟踪;09图像分割;10图像配准;11图像复原;12图像压缩-typical digital image processing algorithm, a total of 12 chapters. 01vc Digital Image basic knowledge of
ESegment
- 程序功能为将bmp彩色图片中的背景去除,留下图片的主要内容。该程序采用graph-based的图像分割算法,分割效果良好。 在命令行下通过传递参数运行:ESegment sigma k min input output 其中:ESegment为编译得到的程序名; sigma为平滑系数,一般取0.5~2之间的值; k一般取图片长、宽(像素)之间的值; min表示分割出的最小块的大小,取正整数即可 input为输入的bmp图片名 output为输出的bmp图片名-proc
matlab进行图像分割-双峰法
- 双峰法的原理及其简单:它认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前后二景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。 从分割的效果来看,当前后景的对比较为强烈时,分割效果较好;否则基本无效。
CSC.EGBIS.JSEG.Meanshift
- 经典的4种彩色图像分割方法:CSC.EGBIS.JSEG.Meanshift 的VC++实现;及相关英文文献。绝对值得拥有!-The classic four kinds of color image segmentation method: CSC.EGBIS.JSEG.Meanshift of VC++ implementation and the relevant literature in English. Definitely worth having!ha ha ...
LetterImageRecognition
- 文字图像识别:索书号文字图像分割;粘连字符切分;文字识别;彩色车牌分割;商标文字分割;文字识别的识别子函数;文字识别的结构特征提取子函数-Letter Image Recognition: Call Number Letter image segmentation adhesion character segmentation language recognition color license plate segmentation trademark characters segmen
imagesegmenttheroyandapplication
- 1.图像分割方法研究综述;2.基于边缘检测算子的双阈值二值化方法;3.结合形状统计信息的水平集图像分割 4.基于方向局部方差的快速主动纹理分割 5.基于目标轮廓的运动跟踪 6.左心室核磁共振图像的分割-1. Methods of image segmentation 2. Based on Edge Detection Operator of dual-threshold binarization methods 3. Combined with the shape of the level
MATLAB_code_of_image_processing
- 该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理,相当于一个小型photoshop。比如读取文件,几何变换中的垂直镜像,平移,旋转,缩放;正交变换的DFT,FFT,DCT,DST,DHT,DWashT;灰度处理中的反色,直方图均衡,全局线性变换,分段线性变换,指数非线性变换,对数非线性变换;图像增强里面的加噪声,平滑,锐化,伪彩色增强;图像分割里面的灰度阈值法,Robert,Laplace,sobel,prewitt,canny算子边缘检测法;图像恢复里面的直接逆滤波,维纳滤波;图像编码里面的霍夫
tuxiangfengematlab
- 图像分割算法的MATLAB源程序,一共是10章内容,每章介绍一个算法;-MATLAB source image segmentation algorithm, a total of 10 chapters, each chapter is devoted to an algorithm
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
GSM_detector
- 针对雾天下拍摄图像的退化现象,远景部分是一块灰度分布比较集中且接近天空亮度的区域,而近景部分可以分辨,其灰度分布比较分散。提出了一种基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强方法;该方法首先用遗传算法求出近远景的分割阈值将图像分割[1]出来,然后对两个部分分别进行清晰化处理。-make the picture clear
yichuansuanfa
- 针对雾天下拍摄图像的退化现象,远景部分是一块灰度分布比较集中且接近天空亮度的区域,而近景部分可以分辨,其灰度分布比较分散。提出了一种基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强方法;该方法首先用遗传算法求出近远景的分割阈值将图像分割[1]出来,然后对两个部分分别进行清晰化处理。-make the picture clear
texture-segment
- 纹理分割 利用纹理滤波器进行图像分割;程序代码完整,通过编译,解释十分详细,非常适合初学者。-Texture segmentation the texture filter image segmentation complete code, compile, explain very detailed, very suitable for beginners.
seg
- 对图像进行区域分割 数字图像处理 区域生长 分水岭(Region segmentation of image)
分散递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用
- 提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A
深度图像
- (1) 读取图片 ,转换为灰度图像; (2) 对 view1.png view1.png view1.png view1.png和 View5 .png .png 将图像 按照 4x4 像素 /方格 的形式 进行 分块; (3) 考虑 边缘的相对稳定 性,以及 双目 成像 视差 规律 ,在第一幅图像分割得 到的块图像周围 20 个像素 个像素 的距离区间内由近到远进行搜索,寻找 与该块 欧氏距离最近的块作为新位置 ; (4) 计算 视差 ,将每个小块 中代表点 的视差 信息转换到整个 区间
ICM algorithm
- 基于MRF模型的图像分割算法,使用ICM算法进行分割处理(Image segmentation algorithm based on MRF model, using ICM algorithm for segmentation.)
LDA_wavelet
- 基于小波变换的多尺度LDA图像分割方法,循环进行狄利克雷分布,含图像特征提取(Multi scale LDA image segmentation method based on Wavelet Transform)
texton boost
- 基于texton boost的图像分割,有监督,需要自己添加ground truth到训练文件夹进行训练,测试集和训练集随机分配(S upervised image segmentation based on texton boost. It needs to add ground truth to the training folder for training, and the test set and training set are allocated randomly.)
matlab.thresholding-master
- 在计算机视觉中,图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割;也就是说,将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值,而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值,而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地,阈值处理从灰度图像开始,并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中,我们开发了一种自适应阈值算法,并将其与更简单的算法进行了比较。 此外,我们还开发了