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img-reg
- 对图像实现骨架化操作、提取边界、执行图像开运算度、增强图像对比度并提取文本图像中的某些字符对象。-Implementation of the image skeleton operation, extraction of the border, the implementation of open computing degree images to enhance image contrast and to extract the text of some of the characters
bianjielianma
- MATLAB 特征提取 边界链码（图像处理）-MATLAB boundary chain code feature extraction (image processing)
GUISUSAN
- 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的
imrotate_my
- 一个空间点P绕一个中心点C旋转可用接续的三个变换来实现：第1个变换平移点C到坐标系原点位置，第2个变换将点P绕原点旋转，第3个变换平移点C回到其相对于坐标系原点的原始位置。当原始图像点乘以变换矩阵，得到新的图像位置点时，其位置可能不是整数值，该位置的灰度值需要通过灰度插值获得。在不改变输出图像大小的情况下，超出原始图片范围的区域，MATLAB原有函数imrotate的处理方法为将其灰度值全部置零，本文通过取模操作对超出区域进行了另外一种控制方法imrotate_my函数，能够较好的显示出图像旋转
chengxu
- 本程序应用了取两次阈值、基于特征的逻辑、二值形态学和相连成分的标识，确定了钢的显微图像中颗粒的边界，标识了不同的颗粒。-This procedure applies to take the two threshold values, based on characteristics of logic, binary morphology and connected component labeling, to determine the microstructure of steel grain
PSO-image-segmentation-algorithm
- 为了提高算法的执行效率, 应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界, 并与经典的基于Dijkstra 动态规划图搜索的Liv e Wire 算法进行比较.-In order to improve the efficiency of the algorithm, particle swarm algorithm to strike any of images to locate the shortest path between two object boundaries, and
MATLAB图像抓取(以树叶为例)
- 利用图像特性，将树叶设置在图像里面，通过边界识别，辨识出树叶外形。