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毕业设计的一些图像处理
- 我们软件工具提供的图像几何变换主要有以下几种：平移、缩放、旋转。效果处理是为了使图像更符合视觉、心理、生理特征的需要，我们软件提供的图像效果处理有边缘提取，消除噪音，图像分割，图像锐化等。
majoraxis.rar
- matlab计算二值图像几何特征中目标主轴长度,binary image matlab calculation of the geometric characteristics of the target length of major axis
gujia
- 数字图像处理骨架提取，能将一个二值图像的骨架提取出来进行后续处理。骨架是一种非常重要的图像几何特征，在图像几何形态分析及相关领域具有非常广泛的应用，利用骨架表示原始图像，可以在保持图像重要拓扑特征的前提下，减少图像中的冗余信息。骨架既能压缩图像数据，保留区域的连通性和拓扑性，描述区域轮廓的几何特征，又能使原始图像完全或部分地从骨架中恢复或重构。-Skeleton extraction of digital image processing, to a binary image of the sk
Invar_Moment
- 该代码为利用几何不变矩提取图像几何特征的代码，用matlab编写，提取7个Hu矩为特征向量。可以用于基于内容的图像检索-The code for the image using the geometric moment invariant geometric features extracted code, written with matlab to extract seven Hu moments as features. Can be used for content-based imag
imgpolarcoord
- 图像笛卡尔坐标转极坐标，下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法，图像边缘特征提取快速准确，不发生移位，对灰度变化也不敏感，再用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响。在此基础上，引入对数极坐标变换，进一步提高图像的抗旋转和尺度收放的匹配精度。结果表明，此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。-Cartesian coordinates
manyPic
- 批处理一批图片，实现对其中的图像提取几何特征参数。-Batch number of pictures, images of which the realization of the geometric characteristic parameter extraction.
090211
- 细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法提出一种细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法,可以有效地消除旋转、缩放和平移等几何形 变的影响.在特征提取过程中,通过自相关图像消除平移的影响,引入细化参数的对数极坐标变换消除旋转和伸缩 的影响.在图像检索过程中,将不完全树型小波变换所得的特征矢量,通过欧式距离来度量图像之间的相似度.实 验表明,本算法对发生几何形变的纹理图像检索平均正确率达81.05 左右,较之传统算法能取得更好的检索 效果.-This paper p rop
ImagePatternRecognition
- 本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析-Image Pattern Recognition
Corner
- 对图像进行特征提取 从而实现对几何变换的鲁棒性-The image feature extraction in order to achieve robustness of the geometric transformation
shibie
- 这一是个棉花种类识别的程序，通过棉花的几何特征和图像特征参数来识别。-This is a cotton type of identification procedures, through the cotton, the geometric features and image feature parameters to identify.
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
A_Pretreatment_Method_of_Biometrics_Based_on_Color
- 生物特征识别技术作为一种身份鉴别手段具有独特的优势。在生物特征识别系统中, 采集数据的预处 理是不可或缺的环节。以人脸识别为例, 介绍了一种在复杂背景的彩色图像中, 基于颜色和知识的生物特征预处理 方法。首先利用颜色信息从图像中分割出类肤色区域, 然后运用人脸几何特征和眼睛的提取定位人脸。仿真实验表 明, 该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸, 具有较快的运算速度。-Biometrics as an identification tool has a unique
jiyutezhengronghehemohuhepanbian
- 提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定 位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基 准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进 行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最 近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
PersonIDFetch
- 研究描述人脸特征的有效方法, 讨论身份证照片的特征提取和检索采用自适应肤色检测技术改进通用的肤色检测算法, 进行脸部区域的划分提出系数投影法对面部五官区域进行分割, 在各区域中提取面部几何特征引人描述脸颊和下额轮廓的曲线参数作为脸形特征, 得到对人脸特征更准确的描述将面部几何特征矢量匹配、脸形曲线参数匹配和脸部图像相关匹配相结合, 实现人像照片的准确检索实验表明该方法性能优良。-Describe the facial features of an effective way to discuss
Image-moment-invariants
- 图像不变矩是基于图像的几何结构特征，可以用于图像匹配方面，有很好的效果-Image moment invariants is based on the geometric structure of the image can be used for image matching, there were good results
水果边界获取_本科图形图像处理
- 数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、二值化、噪声滤除、特征提取、二值图→灰度图→真彩图的转换。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。
特征提取
- 有效提取图像几何特征提取源代码，包括：周长面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征等(Effective extraction of geometric features of the image extraction source code, including: perimeter, area, rectangle, roundness, tensile characteristics, etc.)
特征提取程序
- 提取目标各种特征，图像处理，目标几何特征，纹理特征等(Extract various features, image processing, target geometric features, texture features, etc.)
RegionProperties1
- 这是一个图像形状的几何特征提取算法，可以提取圆形、方形、多边形等形状特征。(This is a geometric feature extraction algorithm for image shape, which can extract shape features such as circle, square and polygon.)