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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
imageprocess
- 实现对图像的多种处理,例如霍夫变换,边缘提取,灰度处理,以及图像增强等
wavelet-image-edge-detection
- 方向可调小波图像边缘检测,该算法的主要功能是通过小波变换将图像的边缘检测出来。图像的边缘,按像素点来看应该是灰度值突变的地方,方向可调小波边缘检测正式应用这一特性将图像的边缘提取出来-The steerable wavelet image edge detection, the main function of the algorithm is the edge of the image detected by the wavelet transform. The edge of the ima
tuxiang-lv-bo
- 主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提. 更多还原 -Mainly discuss how to get the picture after extracting its boundary information, the first use of the im
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 , 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 , 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 , 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 , 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据 回 归 分 析 得出红枣实测纵径 、 果质量与识别值当