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搜索资源 - project on image segmentation
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数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术，并给出了在Visual C++环境下实现的代码。-Digital Image Edge detection is image segmentation, target recognition in the region, regional shape extra
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LED字符分割和识别，
在此项目中我们主要完成了对拍摄到的6位LED数字进行分割和识别的课题。识别的数字范围在0~9。由于拍摄环境比较复杂，需要解决复杂背景下对LED字符的分割问题。我们利用了图像的色彩信息，先进行基于色彩的分割，然后对分割结果进行了固定阈值的二值化，并利用投影修正完成了对LED数码管图像的分割，并使用基于模板匹配的算法进行了识别，在匹配过程中对图像进行了尺寸归一化处理。最终得到了较好的识别效果，对10幅样图的识别率达到100％-LED character segmentat
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growcut image segmentation gui
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对于感兴趣图像的提取是工程中经常用来缩小图像，进一步识别所进行的一个重要环节。而利用图像分割则是一种很有效的方法。本课题要求同学对图像分割原理进行学习，在此基础上利用编程语言进行程序的编写，利用图像阈值分割，水线阈值法等方法进行图像分割，并对不同的增强效果进行比较分析。含程序-Interested in images for the extraction is often used to reduce the project images, and further carried out to
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This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames
and the velocity of the object is determined. Algorithms are developed for improving
the image quality, segmentation, feature extraction and for deterring
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This paper presents a steganography method based on an embedded zerotree wavelet compression scheme and bitplane
complexity segmentation steganography.The proposed steganography enables us to use lossy compressed images
as dummy files in bit-plan
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In this project ,we propose a color based segmentation method that uses the c means clustering technique to track tumor objects in magnetic resonance (MR) brain images. The key concept in this color based segmentation algorithm with k means means to
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In this project, we intend to segment natural images by combing colour and texture information. For this we will be using an unsupervised image segmentation framework (referred to as CTex) that is based on the adaptive inclusion of color and texture
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本文展开了对尿沉渣图像
自动识别算法的研究。著者在从事“尿沉渣图像自动识别算法的研究”课题的研究
中，广泛吸取了国内外已有的有益成果，根据尿沉渣图像特点从图像增强、图像
分割、特征提取和特征选择、图像识别等各个环节寻求最佳的可行方法以提高识
别的性能，提出了基于组合图像分割算法、改进的特征提取和特征选择算法以及
BP神经网络分类器的尿沉渣图像自动识别算法。-This started on the urine sediment image recognition algorit
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数字图像处理，实现图像的阈值分割和轮廓提取-Digital image processing, the threshold of image segmentation and contour extraction
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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一个关于数字识别的上位机，显示图像，利用数字分割法实现-A digital identification on the host computer, display realize image segmentation method using digital
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这是一个基于显著性检测的图像分割的工程，是用visual C++开发的，可以运行，分割效果不错。-This is a project based on image segmentation significant detection is developed using visual C++ can run, split good results.
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In this project, Brain tumor in MRI is detected using image segmentation techniques. There are number of image segmentation techniques available but watershed segmentation is considered to be best among all. First of all prep-processing is to be done
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交互式图像分割，是根据Yuri Boykov and Marie-Pierre Jolly的文章，用C++和OpenCV实现的-Automatic image segmentation is a hard problem and, is not flexible enough to be used for general segmentation. The objective of this project is to implement an interactive image segment
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基于阈值分割的车牌图像识别程序源码，可直接修改后作为工程应用。-Based on threshold segmentation of the license plate image recognition program source code, can be directly modified as a project application.
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人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
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该课题为MATLAB数字仪表图像识别系统。可以识别万用表，压力表，电表，手表等的数字识别，包括小数点。带有一个GUI界面，流程为：灰度，二值化，定位，连通闭环，分割出数字区域，开闭运算，去除小面积，细化，精准定位，分割，识别。(This project is a digital instrument image recognition system based on MATLAB. Can identify multimeter, pressure gauge, electricity mete
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