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利用matlab进行小波分解，然后重构得到融合影像，并进行傅里叶分类-The use of matlab wavelet decomposition, and then reconstruct fused image and Fourier classification
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时间序列图像，能够给初学者提供很好的了解，并较容易实现-image time series classification
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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基于图像分析的PCB缺陷检测算,采用Visual C++ 6.0进行编程，实现了精确定位、快速准确检测缺陷并标注缺陷及缺陷分类等功能.
-Image analysis based PCB defect detection operator, using Visual C++ 6.0 programming, to achieve precise positioning, rapid and accurate detection of defects and marked defects an
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基于DCT域的鲁邦水印算法，原始图像分块DCT变换，基于纹理掩蔽特性的块分类，产生水印并嵌入提取-Lupin based DCT domain watermarking algorithm, the original image block DCT, texture classification based on block masking characteristics, generate and embed a watermark extraction
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影像边缘检测，可用于检测影像的边缘信息，用于遥感解译与分类。-Image edge detection, can be used to detect image edge information for remote sensing interpretation and classification.
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该方法对路面破损图像的灰度、纹理、边缘、形状等多种特征进行了定性和定量分析，选择出能够准确描述路面破损目标特性的关键特征，并通过多种融合规则和融合方法对这些特征进行融合，最终实现路面图像的准确分类和破损目标的精确分割-Three dimensional object recognition and classification using range and texture image
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局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个
分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法
检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是
施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列）
特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是
应用这些窗口的每一行（列）。根据与参考比较
特征向量一个合适的阈值，无缺陷的窗户被发现。在检测阶段中，一个
测试图像被划分成的窗户，并使用阈值时，有缺陷的窗口可以
检测到。该方
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基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等-MATLAB-based leaf image feature classification, image analysis and processing, such as segmentation feature extraction classification
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非监督分类的K-MEANS，遥感图像处理中常用。-Unsupervised classification K- MEANS, is commonly used in remote sensing image processing.
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基于差分盒维数的多重维数对图像的分类研究-Multi-dimension differential box dimension based on the classification of the image
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利用一个小样本人脸样本库创建数据库ar_test.mat中的训练样本数据和待测样本数据将生产的数据库文件.mat利用FDDL程序进行测试，分类；在程序最后先利用最短距离测试提取特征的效果本文利用SVD分解，并提取了每一幅图像的前3列特征向量（前三个主成分），共计3*200个特征向量，构成一个训练样本列元素最后的简单分类测试效果在90 ，区分度较好，能够适用于其他分类器实验..后续中，选取了第一主成分，发现识别率达到100 ；选取了前33个，反而低于了90 ，不知如何解释？-Using a sma
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对两种类型的纹理图像，各选取30幅，计算灰度共生矩阵，提取特征向量；构件BP神经网络分类器，用每种类型的前20幅对分类器进行训练，后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use each type of 20 pairs classifier
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matlab图像处理与识别当中分类识别时的数据归一化处理-matlab image processing data classification and recognition among the normalization process when
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城市遥感编程作业，包括地物分类、影像拼接、变化检测、地物提取等功能，代码结构较好，便于学习，附实习报告书，其中包括算法思想和原理。-Urban remote sensing program operations, including feature classification, image stitching, change detection, feature extraction capabilities, better code structure, easy to learn, wit
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基于改进的马尔可夫、监督分类方法实现的图像分割、效果较好。-Improved Markov-based supervised classification methods to achieve image segmentation, better results.
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金字塔匹配的原文，很有用的，大家可以看看，有意义-The pyramid match kernel Discriminative classification with sets of image features
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用于高光谱图像处理的matlab程序，包括图像融合，降维和图像的极大似然分类程序-For hyperspectral image processing matlab procedures, including image fusion, image dimension reduction and maximum likelihood classification procedure
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CDL 算法，用于植物图像集的分类研究，能很好的实现分类-CDL algorithms for classification of plants image set, can achieve good classification
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比较全面的图像处理功能，尤其是监督分类，分类的效果比较好！-More comprehensive image processing functions, especially supervised classification, classification results were better!
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