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yixue
- 计算机辅助诊断数字医疗图像增强方法中,简单地应用直方图均衡化方法是不完善 的,直方图匹配化是常规辅助方法之一·以牙X线根尖片图像为例,分析图像特征,采用Gauss函 数来构造多峰曲线,生成匹配化直方图,是一种实用增强方法 -Computer-aided diagnosis of digital medical image enhancement methods, the simple application of histogram equalization method is im
ex
- 基于matlab的自适应分段阈值分割，根据直方图自动寻峰自动分割-Matlab based on adaptive sub-threshold segmentation, according to the histogram peak automatic automatic segmentation
menxian
- 灰度门限化许多情况，图象是由具有不同灰度级的两类区域组成。如文字与纸张、地物与云层（航空照片）。其特点:直方图具有两个峰，分别与两个灰度级范围相对应 。故可选择一个门限，将两个峰分开。-Gray threshold of many cases, the image is gray level of two different regional groupings. If words and paper, surface features and cloud cover (aerial photo
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- 现有的直方图均衡算法在增强图像对比度的同时， 输出图像的亮度与输入图像无关， 并且在均衡区域产生亮度饱和现象，提出了一种新的直方图均衡算法。以亮度保持的双直方图均衡算法( B B HE )为基础，改进其对子图像的分类方式：根据直方图对图像进行多峰值分解，得到一系列不同范围的子图像，然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均 衡， 最后合并这些子图像的均衡结果。实验结果表明，直方图均衡新算法不仅在保持了输出图像亮度的同时， 而且非常有效 的解决了在原图像均衡区域产生的亮度饱和问题对图像的影
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- 对电路板的图像进行分割，可以提取电路板中的目标物，以对电路板进行检测。文章使用K均值聚类算法完成对电路板图像的分割，针对传统的K均值聚类算法的不足，提出了使用直方图波形的有效波峰个数来确定K值的大小，并通过使用一种比传统的绝对误差的表示更简洁的表达式，达到了快速分割的目的。对一些电路板图像分割的实验结果表明，文章的方法能够根据目标物的数目有效的确定K值的大小，且比传统的K均值算法减少了运算量及计算时间。-On the circuit board image segmentation, to ex
001
- 对子图像进行局部直方图计算，由最大方差比例阈 值确定方法计算出子图像的最佳阈值。根据局部直方图中波峰数决定是否增强子图像中被最佳 阈值划分出的低灰度区域和高灰度区的对比度。然后对已经选择性对比增强的图像进行边缘检 测。实验证明图像的区域层次更清楚，提取的边缘细节也更丰富。自适应算法则最大限度地突 出了边缘而同时保持了图像中相近灰度级的平滑性和连续性。-Image pairs local histogram calculation by the maximum variance r
peakfinder
- to find peak in histogram
peak_search
- 峰值搜索 对数据进行直方图累积，在对直方图中的数据进行峰值搜索-Histogram peak search the data accumulated in the histogram peak data search
mean_cluster
- mean cluster algorithm
Reversible-Hiding
- 文中提出了一种基于动态峰值的大容量可逆图像水印算法。该算法利用分块图像直方图的分布特点来确定新峰值,并通过修改相应的像素灰度值实现了在空间域中隐藏信息。该算法还可以利用嵌入点的信息无损地恢复原始图像。-In this paper, a new reversible data hiding scheme based on the dynamic peak is proposed. This algorithm utilizes a new peak between peak and zero in
image-operations-
- 3 图像基本处理操作（图像显示、读写、像素统计处理、图像文件I/O等） 4 图像质量的客观评价（峰值信噪比PSNR及其应用） 5 图像的代数运算（绝对值差函数imabsdiff，叠加函数imadd，图像的旋转imrotate） 6 视频处理（创建AVI视频） 7 图像增强（直方图、直方图均化、均值滤波、中值滤波） 8 图像形态学分析（膨胀、腐蚀、开、闭运算、轮廓提取） -3 basic image processing operations (image display,
PDF_histogram
- 一時間序列的機率密度函數(probability density function)與峰值分布直方圖表示程式-Histogram, probability density function, and peak distribution of a time history.
fg
- 程序实现了基于最大熵准则的图像分割。其中实现灰度阈值算法即算出双峰的谷底值的方法为：利用灰度直方图求谷底，然后求第一个峰值，第二个，再求谷的位置-Program to achieve the image segmentation based on maximum entropy criterion. The grayscale threshold algorithm, which is calculated bimodal trough value as follows: gray histog
picture--chasing
- 背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。 MeanShift运动目标跟踪 matlab程序 1.截取跟踪目标矩阵rect 2.求取跟踪目标的加权直方图hist1 3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
pupil-localization
- 本函数选用阈值分割的方法来完成瞳孔定位。根据图像的灰度分布特性，瞳孔部分的灰度值最小，其次为虹膜部分，最大的为巩膜部分。因此在灰度直方图中，第一个大峰值的邻域即是瞳孔所在区域。-Function selects the threshold segmentation method to accomplish the pupil location. Based on image gray distribution features, the pupil part of the grey valu
jingdianyuzhixuanqu
- 三种经典图像分割阈值选取方法——直方图双峰值，ostu，一维最大熵。简单程序，调用即可用-Three classic image segmentation threshold selection method- histogram peak ostu one-dimensional maximum entropy
MeanShift-matlab
- MeanShift运动目标跟踪 matlab程序 思路： 1.截取跟踪目标矩阵rect 2.求取跟踪目标的加权直方图hist1 3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。 -MeanShift moving target tracking matlab program
histogram peak
- This function used to find peaks of histogram.
shuangfeng
- 双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。-Bimodal law theory and simple: it considers the prospects and the background image from the composition, in the histogram, the before and after the Second King have formed a peak in the
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在