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搜索资源列表

  1. visualtracker

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  2. Video Tracker Version 0.0.1 \"Visual tracking and recognition using appearance-adaptive models in particle filters\" (IEEE transactions on Image Processing, Nov 2004) by Shaohua Zhou, Rama Chellappa and Baback Moghaddam. -Video Tracker Version 0.0.
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3.41mb
    • 提供者:薛斌
  1. JROI

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  2. Compression of face images impact the performance of face recognition (FR) systems. JPEG Region of Interest (JROI) compression maintains high image quality in facial regions while compressing the background more, with minimal impact on FR performance
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:5.14mb
    • 提供者:田巾
  1. gmac

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  2. 根据队列信息,使ns中的smac可以自适应地改变占空比。-depending on the queue, make smac changes the duty cycle dynamicly
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:25.2kb
    • 提供者:侯跃霞
  1. 090211

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  2. 细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法提出一种细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法,可以有效地消除旋转、缩放和平移等几何形 变的影响.在特征提取过程中,通过自相关图像消除平移的影响,引入细化参数的对数极坐标变换消除旋转和伸缩 的影响.在图像检索过程中,将不完全树型小波变换所得的特征矢量,通过欧式距离来度量图像之间的相似度.实 验表明,本算法对发生几何形变的纹理图像检索平均正确率达81.05 左右,较之传统算法能取得更好的检索 效果.-This paper p rop
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:282.8kb
    • 提供者:swx
  1. NSCT

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  2. 1.分析研究了基于内容的图像检索系统的工作原理,关键技术如:纹 理、形状等图像底层特征的描述方法, 图像间的相似性度量方法, 图像库索引机制等。 2.研究了基于纹理特征的图像检索方法,并提出了一种基于NSCT 变 换的纹理特征提取方法。通过对SAR 图像及相关图像进行NSCT 分解,计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值,标准方差 和三阶中心矩,以此构成特征向量来描述图像的纹理。实验证明本 文提出的采用NSCT 算法有较好的特征提取效果,引入三阶中心矩 作为特
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:392.09kb
    • 提供者:周二牛
  1. Application-of-Wavelet-Transform

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  2. 小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换, 然后简单介绍了小波变换的定义和种类, 分析了小波变换的性质和Mallat 算法, 总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用:基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合, 分析了四种应用的过程及特点, 同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明, 小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值, 有较好的应用前景。-The applicatio n o
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-05
    • 文件大小:495.37kb
    • 提供者:kiel
  1. entropy_fuzzy_threshold

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  2. 算法步骤: (1) 计算图像直方图,灰度级为Ns,图像的平均灰度值为Tc; (2) 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和,前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和,以此类推计算Ns个和; (3) 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值; (4) 图像中大于阈值的像素置1,其余置0而实现二值分割。 算法的核心:信息熵越大越有不确定性,分割出的图片越好。(Algorithm steps: (1) the histogram of the image is calcula
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:70kb
    • 提供者:leo小野兽
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