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本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
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图像阈值分割的vc++实现
闽值分割的概念 ，并 用 vc++实现了两种阈值分割算法-image thresholding segmentation vc achieve Min segmentation concept and realization of the vc used two threshold segmentation algorithm
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TI系列DPS完成灰度图像的阈值分割程序-TI Series DPS complete grayscale image threshold segmentation procedure
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基于自动阈值与数学形态学的铁谱磨粒图像分割方法研究论文-Automatic threshold based on mathematical morphology and Ferrography abrasive image segmentation research papers
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基于matlab的数字图像阈值分割技术源代码。-Matlab-based digital image threshold segmentation technique the source code.
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网页信息采集子系统：
网页采集：动态查找及实时分析新增网页，读取网页回帖信息。
网页过滤：，对获取的网页，通过网页清洗模块清除网页中的广告、导航信息、
图片、版权说明等噪声数据，萃取出相关网页的标题、正文、链接地址、采集时
间、回帖、发帖人数等数据。
网页信息预处理子系统：
网页审查脏字：主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别，
建立数据库说明每类词库，建立敏感词词库。
网页舆情监测：监测是否出现了一定影响的舆论，即回帖的回帖或支持、顶等
达到
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二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法, 但在某些时候因为两种方法获取的阈
值过高或者过低, 使得分割失效。针对此问题, 提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。
首先, 对二维最小交叉熵公式进行转化 然后, 利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维
最大熵原则, 又满足二维最小交叉熵原则 最后, 利用二维直方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳阈值并降低计
算复杂度。-The thresho ld ing method
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Image Segmentation.
A central problem, called segmentation, is to distinguish objects from background [10]. For intensity images (ie, those represented by point-wise intensity levels) four popular approaches are: threshold techniques, edge-based
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：自准直仪是比较常用的测角仪器，其原理是检测激光形成的图像光斑的中心之间的距离，通过 ) 个中
心的横纵坐标差来计算物体偏离的角度
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利用迭代阈值和图像分割等方法将光斑图像进行预处理，然后将得到
的图像分别用重心法、圆拟合法和匹配法进行中心定位，并最终进行偏离角度的测定
’
文中介绍了所使用的几
种方法，并进行了仿真比较，结果表明，圆拟合法更有优势
’
-: Is more commonly used since the collimator angle m
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由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰
度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出
现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适
应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单
元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这
种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
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图像阈值分割方法 对初学图像处理的朋友有很大帮助-Image threshold segmentation method beginner friend of image processing, great help
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读取D盘特定区域的图片并将其灰度化，去噪，最后进行迭代阈值分割。-Pictures and read the specific area of the D drive its graying, denoising the final iterative threshold segmentation.
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介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并
针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图
像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标
跟踪
-A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
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Segmentation involves separating an image into regions (or their contours) corresponding to objects. We usually try
to segment regions by identifying common properties. Or, similarly, we identify contours by identifying differences
between region
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基于改进 PSO算法的 Otsu快速多阈值图像分割,基于 Renyi 熵与 PSO 算法的图像多级阈值分割-Fast Multilevel Threshold Method for Image Segmentation Based on Improved
Particle Swarm Optimization and Maximal Variance,Image multi-thresholding using Renyi entropy and PSO
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基于OTSU和局部阈值的二次肺实质分割算法，有效的解决了分割不清楚问题，提高了分割质量，且运算简单方便。-Based on OTSU and secondary lung parenchyma of local threshold segmentation algorithm, effectively solve the problem of the division is not clear, improve the quality of the segmentation, and simpl
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基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术，主要算法有图像类型的转
化、图像反色、中值滤波、LoG(L即lacianofGaussian)锐化算子、基
于迭代法的闽值分割、细线化等,使得提取的轮对图像信息达到了较高的精度
-Based on image processing and machine vision of the vehicle wheel tread detection technology, the main algorithm of image type
An
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步态识别论文，对目标检测方法进行了分析，提出了在HSL颜色模型空间中，利用时间域中值滤波算法构建背景模型，采用背景减除法实现人体上肢和下肢关节点的检测，采用闽值分割、形态学滤波和颗粒去除操作对关节点的图像进行二值化处理，为后续相关特征的提取做好了准备。
-Gait identification papers, for target detection methods are analyzed, presented at the HSL color space model, using med
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图像阈值法分割综述：图像分割是一个经典的难题，由于图像分割的复杂性，图像分割的方法很多也很难有一个通用的方法。该文主要是
时图像阈值法分割的一个综述，叙述了阈值法分割的一些方法。最后对这些算法做了一个总结，以及时阂值法分割的期望-Image thresholding segmentation Roundup: Image segmentation is a classic problem, due to the complexity, image segmentation method fo
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提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征，从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性，得到各特征显著图；对各特征显著图进行综合，生
成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像与原始图像叠加，将前景和背景分离，得到图像分割结果-It presents a significant advantage of visual image segmentation method. First, extract
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