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mean-shift-segment
- 经典彩色图像分割文章《Robust Analysis of Feature Spaces Color Image Segmentation》的c++源码-classic color image segmentation article "Robust Analysis of Feature Sp aces Color Image Segmentation "c FOSS
meanshift_src
- 经典Mean shift图像分割算法VC源代码 Mean shift: A robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, 24, 603-619, 2002.
dct1_watermarked
- Firstly, research on robust image watermarking. A digital watermarking scheme based on wavelet transform was proposed. It realizes the watermarking extract without the original image using 64×64×8 bit gray image as the watermark signal. In order to e
MeanShiftSmooth
- 实现了Mean Shift:A Robust Approach Toward Feature Space Analysis一书中的所介绍的平滑方法。-A program of literature of Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis introduces smoothing method.
CsharpEdison
- 基于均值漂移（mean shift)算法的图像分割程序，可用于图像特征提取，图像识别等。参考文献：Comaniciu(2002) Mean shift- a robust approach toward feature space analysis.pdf-image segment algorithm based on mean shift, reference Comaniciu(2002) Mean shift- a robust approach toward feature spa
BayesianCoSegmentationOfMultipleMRImages
- 分割是在MRI analysis.We的基本问题之一，同时考虑了多种MR图像分割，其中，例如，可能是一个系列的问题经过一段时间的扫描相同的组织（的2D/3D）图像，图像的数量，或不同的切片图像的对称部分。 MR图像的多是分割份额常见的结构信息，因此他们可以协助彼此分割的程序。我们提出了一个贝叶斯共同分割算法在共享的信息整个图像是通过利用马尔可夫随机场前，和吉布斯采样后采样是有效的聘用。由于我们的共同拉动分割算法考虑到所有的图像信息的同时，它提供比个人更准确和坚实的结果分割，如支持从模拟和实际结果
embedded_binary
- 对二值图像进行水印的嵌入和提取，并对图像的鲁棒性能进行分析-The binary image watermark embedding and extraction, and image analysis of robust performance
keben10dct
- 基于纹理分析的dct域的自适应鲁棒水印嵌入，提取-Based on Texture Analysis dct domain adaptive robust watermark embedding,abstract
wavelet
- A new approach for fingerprint verification, based on wavelets and pseudo Zernike moments (PZMs), is discussed. PZMs are robust to noisy images, invariant to rotation and have a good image reconstruction capability [4]. PZMs have been used for
inexact_alm_rpca
- RPCA (Robust Principal Component Analysis)是目前用于矩阵填充、图像去噪的最有效的优化方法。目前最有效的算法是ALM（Augmented Lagrange Multiplier）。ALM分为Exact ALM和Inexact ALM。 该代码是Inexact ALM，收敛速度比Exact ALM快！-RPCA (Robust Principal Component Analysis) is used for matrix filling, image de
the-active-contour-method
- 提出一种新的广泛应用于数字图象分析和计算机视觉的主动轮廓(Snake)模型，引 入作用方向可以自适应变化的外加强制力，使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛 到目标的真实轮廓；初始轮廓自动确定；控制点的数目可以自适应地改变；能够在背号比较 复杂的图象中实现对目标轮廓的提取 用该模型对空中目标的红外图象进行的实验结果表 明其具有很好的鲁棒性和实用性．-A new widely used in digital image analysis and computer vision i
Machine.Learning.Vision-Based.Motion
- 本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
001
- 指纹分类是针对大型指纹库的一个重要的索引方式, 可以有效地提高指纹匹配的效率. 指纹类型的不同表现为指纹纹 理结构的差异, 而指纹的方向场则可以有效地描述纹理结构的差异. 同一类型指纹不同区域上方向角结构的差异以及相邻区域 间方向角结构的联系可以视作一个马尔可夫随机场. 本文利用嵌入式隐马尔可夫模型对指纹方向场进行建模分析, 通过合理地 抽取指纹的类型特征, 构造观察向量、进行建模训练, 然后利用训练好的马尔可夫模型进行匹配, 最终提出并实现了一种新的鲁 棒性强且精度较高的指纹分
meanShiftPixCluster
- 这是一个很好的演示展示了均值漂移图像像素聚类思想的作品。虽然这段代码还没有实现多分辨率或进一步的均值漂移聚类的图像分割,它实现了核心的均值漂移算法.该算法是PAMI论文”Mean shift: a robust approach toward feature space analysis", 在2002提出的。 -This is a good demo of showing how the mean shift idea works for image pixel clustering. A
MeanShiftSegMent
- 根据D. Comaniciu, P. Meer: Mean Shift: A robust approach toward feature space analysis 以及 C. Christoudias, B. Georgescu, P. Meer: Synergism in low level vision.这两篇文献提供的方法编写的图像分割代码，作者是 Chris M. Christoudias, Bogdan Georgescu，代码经我看了后加了丰富的中文注释，
background-model8
- ：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
Robust-principal-component-analysis
- Robust principal component analysis论文-Robust principal component analysis
SRC
- 稀疏表示分类算法在ORL人脸库上的实验，参考文章： Wright J, Yang A Y, Ganesh A, et al. Robust face recognition via sparse representation[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2009, 31(2): 210-227. -Sparse representation classification algo
image-mosaic.doc
- 图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的
RPCA
- 鲁 棒 主 成 分 分 析 MATLAB 代码(Robust principal component analysis MATLAB code)