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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
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直方图均衡化的matlab程序，实现了灰度图像的图像增强，在图像预处理方面应用广泛。-Histogram equalization matlab program to achieve a grayscale image, image enhancement, image preprocessing.
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基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰
度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模
型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
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实现RGB图像及灰度图像直方图绘制，灰度直方图均衡化实现-Achieve RGB image and grayscale image histogram drawing, histogram equalization to achieve
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基于java程序的车牌识别管理系统设计。通过灰度化、灰度直方图、图像均衡化、边缘化、找车牌、二值化对图像进行识别(Design of license plate recognition management system based on java program. Through grayscale, gray histogram, image equalization, marginalization, looking for license plates, binary image rec
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