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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
myvcwenyfu
- 通过图像配准的区域的相似性来实现图像的配准，本函数就是实现是功能的简单函数-image registration in the area of similarity to realize image registration, this function is to achieve functional simple function
基于fpga的二值图像快速标记法
- 摘要：在图像自动目标识别和跟踪过程中，首先对图像目标进行阈值分割提取，得到的二值 图像通常包含多个连通区域， 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断，本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
图像感兴趣区域自动提取算法
- 图像感兴趣区域自动提取算法
从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标
- ：提出了一种从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标的方法。在总结城市目标的卫星遥感全色图像 特性的基础上，设计了一种层次提取的方法。首先在低分辨率图像中提取城市目标的候选区域；接着在候选 区域内利用城市目标一些更复杂的特性在高分辨率图像中证实城市目标。为了获得城市目标的边界，提出了 一种基于边缘点密度的算法，并将算法应用去提取-./0图像中的城市目标，取得了较好的试验结果
一种基于区域匹配的图像拼接算法
- 本文提出了一种基于区域匹配的图像拼接算法, 将一幅图像分别从左上、 左下、 右上、 右下四个方位逼近另一幅图像,并在其上作水平平移, 对两幅图像的重叠区域进行相关度计算, 以获得最佳匹配点,实现拼接操作。该算法的有效性及精准性得到验证,结果令人满意。
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- 一种基于方向信息的鲁棒型Hausdorff距离匹配方法。该方法采用方向信息提取图 像边缘,通过计算边缘匹配率( edge matching rate, EMR)获得候选匹配区域,然后采用修正后的Hausdorff距离构造 相似性测度。实验结果表明,该方法加快了匹配过程,提高了抗噪性能,并能够准确匹配含有遮挡和伪边缘点的图 像,从而解决了基于传统Hausdorff距离匹配方法因噪声点、伪边缘点和出格点而造成的误匹配问题。-Based on the direction of inform
gansehtu
- 研究了基于块填充的图像修复算法,修复图像的质量容易受到待修复区域边界像素修 复顺序的影响,通过分析待修复区域像素点所在模块的图像特征,改进了填充算法的优先权, 分别是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的优先权计算方法的改进。实验结果证实了文中 所介绍算法能有效提高重建图像的感知质量。 -Studied the block-based image restoration algorithm for filling, repair image quali
tuxiangfenge
- （2） 理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算法；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像-err
Localizing_Region_Based_Active_Contours
- 2008年IEEE TRANSACTION关于活动轮廓的经典文献。活动轮廓在图像分割和计算机视觉中有广泛应用，本文提出局部化基于区域的活动轮廓。效果很好。-2008 IEEE TRANSACTION active contour about classic literature. Active contour in image segmentation and computer vision has extensive application of this paper, local regio
FaceDe
- 基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法. 从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于 SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高了融合图像的质量.-Based on support vector clustering algorithm for multi-focus image fusion. Never oversig
anl_081232f
- 为了减小传统的反锐化掩模算法对噪声的敏感性，提出了一种新的反锐化掩模图像 增强算法，该算法在图像的平坦区域进行去噪处理，并依据人眼视觉特性对图像的不同细节 区域做不同程度的增强。通过几种算法的实验结果比较，表明本算法不仅增强效果较好，且 抑制了噪声的增强。-In order to reduce the traditional unsharp masking algorithm sensitivity to noise, a new Unsharp Masking image enha
IMAGE
- 图像匹配,可以方便从一个图像中找到另外一个图像相似的区域。-image match
adfas
- 基于Gestalt laws的图像显著边界监测和分割技术，适合于做区域和边界信息的图像处理学者参考，请一起分享-Based on Gestalt laws marked the boundary of image segmentation techniques for monitoring and suitable for the regional and boundary information to do image processing and scholars reference, pl
chuli
- 区域增长法对图像进行分割处理，并去噪处理，图像增强-Region-growing segmentation of the image processing and de-noising processing, image enhancement
Xpanorama
- 设计了一种X光图像的自动增强拼接技术。方法：首先，针对X光影像灰度差异目测困难，单一直方图均衡化增强后可能导致的灰度级减少，某些细节消失，提出一种改进的基于HE的图像增强方法，利用三角函数加权因子对图像进行平滑增强融合；然后，为了解决由于X光图片视野范围的局限性，采用基于相位相关法对图像进行全景拼接重建，并分析了参考图像与待配准图像间存在重叠区域的面积大小与拼接成败的关系；最后，为了提高图像的拼接质量，采用多分辨率算法进行图像融合。-X-ray image stitching technolog
amethodforimagefusion
- 文中的方法是把图像分块，小波分解得到低频分量、高频分量，然后计算每一块的对比度，把图像块划分为清晰块、模糊块，把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域，融合时，直接选取清晰块作为融合后的相应块，对于边界区域，在小波分解的基础上采用基于对比度的像素选取的方法进行处理。-Paper, the method is to image segmentation, wavelet decomposition are low frequency, high frequency components, then
图像分割
- 该文档包含多个图像分割的经典算法有：区域生长的图像分割程序，基于遗传算法的图像分割，大津算法，迭代法等(The document contains a number of image segmentation of the classic algorithms are: regional growth of the image segmentation program, based on genetic algorithm image segmentation, Ozu algorithm, i
segment
- 基于SVM与区域生长相结合的图像分割方法(Image segmentation method based on SVM and region growth)