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搜索资源 - texture in color segmentation
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该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特征的提取，以便后续做纹理图像分割。-The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.
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第一辑：数学
代数部分、数值部分、几何拓扑部分、方程部分；第二辑：数据处理；第三辑：可视化；第四辑：系统和控制；第五辑：通信；第六辑：模式识别；第七辑：信号；第八辑：图像视觉-This introductory textbook presents the modern signal processing concepts used in computer vision and image analysis in a systematic and mathematically coherent
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this a code to segment the color texture using Gabor filter. It uses the initial segmentation using kmeans clustering.-this is a code to segment the color texture using Gabor filter. It uses the initial segmentation using kmeans clustering.
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复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究
本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上，对车牌定位算法及字符分
割算法进行了深入的研究，主要完成以下工作：
车牌的定位算法设计阶段，本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。该
算法充分利用了车牌的纹理，色彩及车牌长宽比等特征。经过水平梯度化，二值化，滤
波，区域连通、连通域标记筛选，色彩匹配等几个步骤，最终达到了复杂背景下汽车牌
照的定位。-Complex background license plate loc
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本文介绍了使用彩色纹理分割的彩色纹理分割聚类算法的多分辨率图像融合-The paper presents color texture segmentation using FCM for color texture segmentation based multi-resolution image fusion
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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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车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
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图像作为一种特殊的图形，有着很强的描述自然的能力。在动画制作过程中，要充分的利用图像这种载体。
在前面章节中，已经给出了播放图像制作动画的例子，其实还可以缩放图像、旋转图像、分割图像、增强减弱图像颜色亮度等等制作动画，这些内容也属于图像处理的内容。
下面主要介绍基于OpenGL的（图像）纹理映射动画制作技术。
在学习OpenGL纹理映射动画制作的同时，还学习在VC++环境下使用Win32应用程序进行OpenGL程序设计
-Image as a special graphics,
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该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特特征的提取，以便后续做纹理图像分割。，已通过测试。
-The source code can achieve on color or grayscale images the Curvelet (of Curvelet) special feature extraction, in order to follow-up to do texture segmentation. , Has been tested.
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GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法
综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优
点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景
更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
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Unsupervised segmentation of color-texture regions in images and video无监督的彩色图像分割方法，非常牛叉-Unsupervised segmentation of color-texture regions in images and video unsupervised color image segmentation method, is very cattle fork
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Colourhistogram
II. TEXTURE FEATURE EXTRACTION IN CBIR
An overview of the proposed CBIR system is illustrated
in Fig. 1. The proposed algorithm, Label Wavelet Transform
(LWT), is based on color image segmentation [1], and it is
an extens
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GRABCUTOpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。如果前景和背景之间的颜色反差不大，分割的效果不好；不过，这种情况下允许手工标记一些前景或背景区域，这样能得到较好的结果。-GRABCUTOpenCV in GrabCut alg
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segmentation
The result of image segmentation is a set of segments that collectively cover the entire image, or a set of contours extracted the image (see edge detection). Each of the pixels in a region are similar with respect to some characterist
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coler design segmentation
The result of image segmentation is a set of segments that collectively cover the entire image, or a set of contours extracted the image (see edge detection). Each of the pixels in a region are similar with respect to some
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Jseg图像分割算法 主要采用C语言， 有良好的分割处理效果
Unsupervised Segmentation of Color-Texture Regions in Images and Video
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本程序主要描述了几种彩色图像的特征提取的方法，包含颜色、纹理、的特征提取，还有图像的分割、sift特征点的提取与匹配。-In this experiment an extracting features image based on content is designed.color and texture feature extraction methods are described.There are some segmentation methods and sift key poi
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包括图像编辑（图像缩放，图像旋转，图像裁剪，纹理映射），图像分析（像素选择，强度描述，图像轮廓，绘制直方图），图像调整（直方图均衡化，阈值化，灰度变换），图像平滑（加噪，中通滤波，低通滤波，图像复原），图像锐化（采用Sobel算子，拉式算法，空域高通滤波，频域高通滤波，梯度法），图像高级处理（边缘检测，图像分割），小波分解（一次小波分解，两次小波分解，第一层小波重构）和图像彩色增强（假彩色增强）的GUI图形图像处理。-Including image editing (image scaling,
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在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。-In the field of computer vision, image segmentation (Segmentation) refers to the process of segmentation
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图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。- image segmentation (Segmentation) refers to the process of segmentation of digital images into a number of sub re
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