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区域生长
- 图像处理中的区域生长源码，根据种子点来判断领域的点的相似性-Image Processing source of regional growth, according to seed fields to determine the point of similarity
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
dfdgg
- 图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列有意义的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。-image processing source code is a set image s
correlatedTrack
- 本程序利用相关度量与仿射变换来跟踪目标 通过通过相似性度量在上帧目标周围区域搜索目标得到目标 5帧以上时 用仿射变换来更新目标模板 从而解决目标跟踪中目标发生形变
GaitRsystem
- 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。
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- 在基于图像的绘制方法中，柱面全景图镶嵌技术和虚拟场景实时漫游技术 是 较 有 代 表 性 的 两 个 技 术 问 吵本文的研究重点就在于寻找解决这两个关键性 问题的方法。针对柱面全景图镶嵌问题，本文提出了基于特征区域匹配的柱面 全景图镶嵌算法。该算法利用两幅镶嵌图象对应特征区域的相似性，通过图像 变换、图像整合和图像镶嵌三个阶段，来实现两幅图像之间的无缝镶嵌。该算 法在保证镶嵌效果的基础上，大大提高了镶嵌速度，是一种快速有效的图像镶 嵌算法.针对虚拟场景实时漫游问题，本
segmentation
- 介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用, 实验分析了它的奇异性, 在此基础上, 考虑像素的 空间和色彩分布, 提出了基于区域生长法的多颜色空间、 多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法, 颜色空间选取HSL 和RGB 两种, 相似性度量包括了种子点、 扩张点和生长区域三个方面, 并用于敦煌壁画图像的分割.
ConnectedComponents.rar
- 像素间的连通性简化了许多数字图像概念的定义，如边界或区域，为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及其灰度值是否满足特定的相似性准则。编写一个标注和计算二值图像连同单元的程序,Connected Components
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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
GaitRsystem
- 实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别-Detection of the realization of human gait and gait-based human identification algorithms, including the background of the main contents of the extraction, detection of human motio
MSRM_1
- 程序代码说明：本程序是应用于图像分割（区域合并）基于最大相似性区域合并的交互式图像分割 本代码绝对可用-Code Descr iption: This procedure is applied to image segmentation (region merging) region merging based on similarity of the largest interactive image segmentation of the code is absolutely free
shadow5
- 分块的阴影检测方法：将每帧图像进行合理的分块,并且采用基于梯度的方法对运动区域边缘的小块进行合并。对每个小块根据阴影区域和对应的背景区域之间具有较强的结构相似性和色度近似性的特点进行阴影检测。 -The shadow of block detection method: The image of each frame block reasonable and based on the gradient method of movement of the edge of the small r
retrh29
- 用来计算相似性测度。对由Hist13.m获得的图像区域特征进行相似性比较。-Used to calculate the similarity measure. Hist13.m obtained by the regional characteristics of the image similarity comparison.
Fractal-images
- 分形图形同常见的工程图迥然不同，分形图形一般都有自相似性，这就是说如果将分形图形的局部不断放大并进行观察，将发现精细的结构，如果再放大，就会再度出现更精细的结构，可谓层出不穷，永无止境。艺术家在分形画面的不同区域涂上不同的色彩，展现在我们面前的，将会是非常美丽的画面。 -Fractal images with a common drawing very different fractal graphics are generally self-similarity, which means
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- 针对复杂背景的车牌定位问题, 提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法. 该算法采用基于适 合彩色图象相似性比较的HSV 颜色模型, 首先在颜色空间进行距离和相似度计算 然后对输入图象进行颜色分 割, 只有满足车牌颜色特性的区域, 才进入下一步的处理 最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分 析和进一步判断, 并确定车牌区域. 该方法不同于大多数的车牌定位方法-License plate location for the complex background proble
Mutualinformation
- 图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术，对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用。尽管对 这方面的研究已经展开多年，但目前的主要方法仍然存在不足之处，急需改进，以便更好的应用于临床实践。 本文主要针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开讨论和研究。在此基础上提出了相同重叠区域下的配准框架，在此框架下，将一些统计相似性配准算法统一为基于最小条件熵的图像配准算法。通常称为归一化互信息配准的方法。-Image registration in medical image processing
Interactive---Segmentation
- 本文介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.我们通过把live wire 算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进live wire算法,并用改进后的算法来对医学图像序列中的单张或 多张切片进行交互式的准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型来自动分割相邻的未分割切片.我们通过在活动轮廓 模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型来把已分割切片中的物体与背景的局部区域 特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似
NLMeans
- 非局部均值图像去噪，基于搜索窗 区域相似性-Non-local means image denoising based similarity search window area
region
- 区域生长法，手动选种子点吗，它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长 直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。 在区域生长中的主要问题如下: (1)表示区域的初始化种子的选择:在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。 (2)基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。 (3)相似性:相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域
区域生长法分割
- 数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的第二种性质，即图像灰度值的相似性。(Digital image segmentation algorithm is one of the two basic characteristics of gray value based on discontinuity