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icaML
- 用最大相似性方法实现独立分量分析算法的matlab代码，可用于盲信号处理和图像滤波器构造。-with the greatest similarity method independent component analysis algorithm Matlab code can be used to blind signal processing and image filter structure.
区域生长
- 图像处理中的区域生长源码，根据种子点来判断领域的点的相似性-Image Processing source of regional growth, according to seed fields to determine the point of similarity
FastAlgorithmofImageMatching
- Wavelet t ransform and projection were referred to after wavelet t ransform projection and se2 quential similarity detection algorithm(SSDA) were applied to the low f requency part of the image to get a set of potential matching point-Wavelet t
imagematching
- 数字图像匹配matlab源码，就是指图像之间的比较、得到不同图像之间的相似度。基于数字图像，编写对两副数字图像进行匹配的算法及演示程序。-Digital image matching matlab source, refers to a comparison between images, the similarity between different images. Based on digital images, the preparation of two digital image m
pic
- 实现BMP图像的直方图均衡化，并集成了两幅图片的相似度匹配，能输出匹配度-Achieve BMP image histogram equalization, and integrated picture of the similarity of the two match, output match degree
cbir
- 用的是局部颜色特征，再说细点是用里面的区域颜色直方图的方法。把图像归一化到256X256，把图像分成4X4块，计算16个区域的颜色直方图、、、 最后计算相似度是用欧氏距离.-Using local color feature, repeat fine-point is inside the regional color histogram method. The normalized image to 256X256, the image is divided into 4X4 blocks
biye
- 基于投票算法的目标跟踪,基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得到匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。-The method used object matching to get objects’ position in differe
similarity
- 自相似特征（self-similarity）描述子的提取代码，算法见“Matching Local Self-Similarities across Images and Videos”-Self-similar characteristics (self-similarity) describe the extraction of sub-code, algorithms, see " Matching Local Self-Similarities across Images and
shibie
- 基于奇异值分解的人脸识别方法 梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅 提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL
SSDA
- SSDA序贯相似性检测方法对图像进行模板匹配。从源图像中取小图，再到源图像中找到小图所处的位置。-SSDA sequential similarity detection method of the image template matching. Source image taken from the small map, to find a small map the source image position.
HSV-color-space-based-on-similarity-calculation-me
- 一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法 一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法-HSV color space based on similarity calculation method
similarity
- python写的图像相似度算法。比较图像相似度，选出最相思的图片-python write the image similarity algorithm. Compare image similarity, image to select the most Acacia
Image-similarity-detection
- 图像相似度检测，下面是直方图相交的代码，同种图片的识别率达90％以上，性能非常稳定。 程序的例子是8位（256色）位图，其他位图类似.-Image similarity detection, the following code histogram intersect the same kind of picture identification rate of 90 , performance is very stable. Examples of the program is 8-bit (
Image-similarity-detection
- 一种图像的相似度检测具有简单可靠的特性适合初学者-An image similarity detection with a simple and reliable characteristics suitable for beginners
Similarity
- 研究两幅图像匹配相似度衡量的方法，利用直方图的相关知识，采用相关，卡方，直方图相交,Bhattacharyyahe和EMD方法实现对两幅图像的相似度衡量。-Study two images matching similarity measure method, using the histogram of the relevant knowledge, using relevant, chi-square, histogram intersection, Bhattacharyyahe and
similarity-hologram-watermark
- 一种全息水印的生成方法和一种图像相似度检测方法-A watermark generation method and a holographic image similarity detection method
Graphics-similarity-calculation.
- Graphics similarity calculation, look at the similarity of two images.
Image-similarity-comparison
- delphi对两张图像做相似比较，可以优化为按监控目录处理-Image similarity comparison
RGB-color-model-similarity
- 图像分割是图像处理的重要步骤, 由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多, 因而对彩色图像分割的研 究越来越受到人们的关注. 提出一种新的基于RGB 空间颜色相似性的彩色图像分割方法. 首先比较各种颜色模 型的优势与不足, 然后根据RGB 颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB 空间下颜色相似性的方 法, 再结合提出的图像颜色分量计算方法, 从而形成颜色分类地图, 最后根据颜色分类图进行像素划分, 得到分 割结果. 实验在Matlab 平台上进行, 结果表明: 对于颜色分明
Similarity detection
- 基于图像内容中的颜色和纹理特征能够实现对大量图片快速准确进行相似度检测(Based on the color and texture features of the image content, similarity detection can be carried out quickly and accurately for a large number of images)