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erzhitufenge
- 提出了一种新颖的处理图像视觉聚类问题的方法。与以往关注图像局部特征和局部连续性的方法不同，本文中的方法能够提取关于图像的全局印象。为此，我们将图像分割问题转化为图划分问题并提出了划分中的一种全局判别准则——Ncut (Normalized Cut)。Ncut不仅能够衡量不同聚类之间的相异程度，还能够衡量各聚类内部的相似程度。为求解Ncut 的最优化问题，提出了一种基于广义特征值问题的高效算法，并将此算法应用于静态图像分割，取得了良好的效果。-proposed a novel image proc
fingerprint_extract_matlab
- 在指纹特征提取中，结合方向图和图像局部灰度方差对指纹图像进行分割，然后再进行阈值分割去处边缘效应得出较好的分割结果。
extractFeatures.zip
- 图像特征提取，包括：颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，Gabor小波变换，局部二值图，GIST。,Image feature extraction, including: color histogram, color moment, the edge histogram, Gabor wavelet transform, partial binary image, GIST.
Prewittedgedetection
- 经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，这种方法称为边缘检测局部算子法-Image with a Prewitt edge detection operator
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- 边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际计算中，以微分算子的形式表示，并采用快速卷积函数来实现。常用的算子有微分算子，拉普拉斯算子，Canny算子等。其中Canny边缘检测是一种较新的边缘检测算子，具有较好的边缘检测性能，得到越来越广泛的应用。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡-Edge feature extraction is to seek the local maximum of image gradient and ori
harjiaodianjiance
- Harris角点检测算 法是在Moravec算法的基础 上提出的。Moravec角点检测算法的思想是： 在图像中 设计一个局部检测窗口，当该窗口沿各个方向作微小移动时 ，考查窗 口的平均能量变化，当该能量变化值 超过设定的阈值时，就将窗口的中心像素点提取为角 点。-Harris corner detection algorithm is based on the algorithm in Moravec' s. Moravec corner detection algorithm idea
Harris
- 研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位。方法 针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和 背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区 然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用 Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点 最后用K-means方法对这些点进行 聚类 -To develop an mi age analyzing procedure forautomatic
studyharris
- 角点是图像的重要局部特征,通过处理图像的角点可大大减少图像处 理过程中的计算量.角点检测在图像特征提取、图像配准、超分辨率重建等方面都有 重要的应用 根据实现方法不同可将角点检测的方法分为三大类.指出角点检测技术 的研究和发展方向. -study harris
GrayMatrix
- 图像纹理特征描述了在图像中反复出现的局部模式和它们的排列规则，反应宏观意义上灰度变化的一些规律，编程实现基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取-Image texture features described in the repeated images of local models and their regular arrangement, the reaction intensity changes in the macro sense, some laws, programming, GL
MARK_ImagePyramids
- SIFT图像特征提取的图像预处理步骤：构建图像构建高斯金字塔，相邻层相减得到DOG金字塔，在DOG金字塔3x3x3的邻域内寻找局部极值点，供进一步计算SIFT特征描述子使用。工程运行于VS2008环境，需要OpenCV支持。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-SIFT image feature extraction image preprocessing steps: build image Gaussian pyramid, subtracting the adjacent
LBP--texture-exration
- LBP算法实现图像的纹理特征提取（局部二值模式）-LBP algorithm feature extraction image texture
clustering
- 一种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征， 统计特征在视觉词汇本中的出现频率， 将图像表示成词袋模型； 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像 特征到高层图像语义之间的映射模型； 然后利用 E M 算法拟合概率模型， 得到图像局部特征的潜在语义概率分布； 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Latent Semantic probability distribution using the EM
HW3
- 图像局部特征点提取与匹配，在每张图像中检测特征点位置并将匹配画出匹配得最好的10-20对特征点-Image local feature point extraction and matching
sift
- 基于sift算法提取图像局部不变特征，具有很好的鲁棒性-Image local invariant feature extraction
Edge-Detection
- 与以往关注图像局部特征和局部连续性的方法不同，本文中的方法能够提取关于图像的全局印象。为此，我们将图像分割问题转化为图划分问题并提出了划分中的一种全局判别准则——Ncut (Normalized Cut)-Concerned with the past image local characteristics and continuity of local methods, the methods herein can extract images on the overall impressio
lbp
- LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Patterns。一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性。-LBP，Local Binary Patterns。
siftDemoV4
- 提取图像sift特征，实现图像局部特征识别，用matlab语言写的一个简易demo-Extracting the features of sift image, realizing the image local feature recognition, using MATLAB language to write a simple demo
LBP
- LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikä inen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；-LBP (Local Binary Pattern, local binary pattern) is an image used to describe the local te
边缘提取
- 边缘提取：边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。由于噪声和模糊的存在，监测到的边界可能会变宽或在某点处发生间断。因此，边界检测包括两个基本内容： （1）用边缘算子提取出反映灰度变化的边缘点集。 （2）在边缘点集合中剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。(Edge extraction: the basic idea of edge detection is to use edge en
LBP
- LBP（局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；(Local Binary Pattern describe the image local texture, invariant with the change of rotation and gray)