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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
Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
Image_Fusion_Algorithm_with_Wavelet_Transform
- 本文对小波分析在多尺度边缘检测、静止图像压缩和数字水印三个方面应用的方法进行了研究。对于写毕业论文的同学很有帮助
2011
- 基于Sobel算子.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。
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- 提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法。采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像, 经 过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理, 使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。检测了齿轮中心孔的圆心, 进而对齿轮齿形缺陷进行检测。理论分析及实验 结果表明该方法检测速度快、精度高, 满足产品在线检测的要求。
B样条小波边缘检测的改进算法
- 第1章为绪论。简要介绍了课题研究背景、意义及研究现状。 第2章具体介绍小波变换应用在图像边缘检测的基本原理。在连续小波变 换基础上引入实际中应用范围较广的离散小波变换，重点分析了多分辨率小波 变换。 第3章介绍B样条小波边缘检测的改进算法。基于B样条小波变换，将 Contourlet变换应用在多尺度自适应阈值边缘检测中。 第4章介绍多层次自适应空间系数高斯小波边缘检测方法。将灰度共生矩 阵特征值应用在高斯小波变换中，提出一种多层次自适应算法。 第5章介绍Canny算子与小波变换结
基于模糊理论的图像分割算法研究（一）
- 本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法，并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;给出了标准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析. 实验结果表明，本文提出的遗传分割算法优于传统分割算法。
ImageEdgeDetectingMethodBasedonFractalFeature
- 运用分形理论描述图像纹理特征，通过分析不同纹理图像及图像边缘处的分形参数，得 到一种新的边缘检测分形特征，从而提出一种基于分形特征的图像边缘检测方法。自适应阈值的 引入，能够实现不同图像的边缘检测。该算法简单迅速，并具有良好的抗噪性能。-The use of fractal theory to describe the image texture features, through the analysis of different texture image and the ima
xiaobofenxi
- 首先介绍了图像边缘检测技术和几种经典的边缘检测算子。然后对小波变换进行了简单的理论分析，阐述了小波多尺度思想，并对基于小波变换的图像边缘检测进行了简单的介绍。-First,several classic edge detection operators are analyzed in this paper,and then the principle and status are briefly described.Second,the theory of wavelet transform i
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
Active-Contour-Models-
- 传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结 果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一 种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮 廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果 表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分
demo1
- 该文件能实现图像的灰度变换，几何变换（平移、镜像等），边缘检测等分析。用MFC做的-The file can achieve image gray-scale transformation, geometric transformations (translation, mirroring, etc.), edge detection analysis. Do with MFC
xiaobozongjie
- 小波分析用于去噪,图像压缩，边界扭曲，分解与重构，图像融合，数字水印，边缘检测例子源码-Wavelet analysis for denoising, image compression, border distortion, decomposition and reconstruction, image fusion, digital watermarking, edge detection source code examples
Eight-CPU-design-based-on-FPGA-
- 本文对经典算法Canny算子和基于模糊理论的边缘提取方法进行理论分析、仿真实验和性能对比。最后对两种方法进行对比评价。图像边缘提取性能的评价标准主要包括主观和客观方法。-In this paper, the classical algorithm Canny operator and edge extraction method based on fuzzy theory theoretical analysis, simulation and performance comparison. F
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Skeleton3D
- 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法-Image segmentation is the image into a number of specific, region with unique properties and proposed technologies and processes target of inte