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将维对分和K均值算法分割图像
- 利用聚类算法分割图像，将维对分法只可将图像分为2部分，可以作为二值化的代码,K-均值法可将图像分为任意多部分。程序直接采用R、G、B三色作为特征参数，聚类中心为随机值，当然也可以采用其他参数，程序编译为EXE文件后速度还可以接受，但尚有改进的余地，那位高手有空修改的话，请给我也发份代码。-clustering algorithm using image segmentation, Victoria right method can only image is divided into two p
并行图像细化算法和C代码实现
- 图像细化一般作为一种图像预处理技术出现,目的是提取源图像的骨架,即是将原图像中线条宽度大于1个象素的线条细化成只有一个象素宽,形成 骨架 ,形成骨架后能比较容易的分析图像,如提取图像的特征.-image thinning as a general image preprocessing technologies emerging, is the source of images from the frames, that is, lines of the original image width
VC图像处理变换识别及各种应用
- VC图像处理及各种应用程序集合，包括图像的各种变换，图像分割，图像识别，特征提取等多种应用-VC various image processing and application pool, including the transformation of images, image segmentation, image recognition, feature extraction and other applications
彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法
- 彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法，本文提出的方法能有效检测不同人的脸形特征-Color Image Face regional high-automatic detection and correction method, the proposed method can effectively detect the different characteristics FACE
高阶矩在颜色传输中的应用
- 高阶矩在颜色传输中的应用,利用高阶矩阵统计图像特征，使目标图像具有与源图像相近的颜色特征-Higher Moments in color and transmission applications, the use of higher order statistics matrix image feature, with the target image with the image source close to the color feature
K聚类
- 基于K均值聚类的图像检索：用K均值聚类方法提取图像特征进行检索-K-means clustering - based Image Retrieval : K-means clustering method of extracting image features Search
用sa进行光谱图像的特征提取的matlab程序
- 用sa进行光谱图像的特征提取的matlab程序，该算法比用其他方法在性能方面高%15-with spectral images of the Matlab feature extraction procedure, the algorithm than other methods in high-performance
基本图像分割实例
- P0801：索书号文字图像分割 P0802：粘连字符切分 P0803：文字识别 P0804：彩色车牌分割 P0805：商标文字分割 Recognition：文字识别的识别子函数 StrDetect01：文字识别的结构特征提取子函数 -P0801 : Call text image segmentation P0802 : adhesion character segmentation P0803 : Character Recogn
bp神经网络的车辆分类
- c语言编写的基于BP神经网络的对图像车辆分类，其中图像特征提取是用图像不变矩，给出了图像不变矩的样本数据和验证数据。-based BP neural network image of the vehicle classification, Feature Extraction which is the same image moments, the image is unchanged Moments sample data and test data.
fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
CRetrieveMethod
- 关于基于内容的图像特征的检索VC的实现,包括直方图,累计直方图等-on content-based image retrieval features of the VC achieve, including the histogram, such as cumulative histogram
HarrisCorner
- 一个比较实用用的图像特征点检测的方法，利用经典的harris corner方法，包括源程序exe可执行文件-a more practical use of the image feature detection method, using the classic harris corner, including source exe executable file
Visual_C++_MATLAB
- 《Visual C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》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。
tztqex
- 图像特征提取的matlab实例，图象识别很有用的程序-image feature extraction Matlab example, images very useful identification procedures
六种常用纹理特征提取方法MATLAB
- 纹理特征是图像中的主要特征，整理几种常用的问题提取方法(Texture feature is the main feature in the image. Sort out several common problem extraction methods)
图像拼接技术
- 基于sift的特征点提取，然后用ransac精匹配，最后实现两幅图的拼接(Feature point extraction based on sift, then ransac fine matching, and finally the stitching of the two images)
生物特征识别技术手指静脉识别技术_余成波
- 结合图像处理MATLAB的基本原理和知识，详细介绍了手指静脉预处理，图像分割，静脉纹路分割，滤波去噪，细化等相关内容。(Combined with the basic principle and knowledge of image processing, this paper introduces the finger vein pretreatment, image segmentation, vein vein segmentation, filtering and denoising,
改进svm
- phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。(Phog method extracted image features, SVM support vector machine classification, respectively, GA genetic algorithm and PSO particle swarm optimization algorithm for optimization.)
使用偏微分方程进行图像去噪
- 利用偏微分方程原理，建立二阶、四阶及TV模型对指静脉图像进行去噪处理，提升图像清晰度，以便于后续特征提取及识别。(Based on the principle of partial differential equation, the second-order, fourth-order and TV models are established to denoise the digital vein image, so as to improve the image clarity and f
结合双模多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度ＫＥＬＭ 的浮选工况识别
- 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足，提出一种基于双模态图像多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度自编码核极限学习机（Ｋｅｒｎｅｌ Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＫＥＬＭ）的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解，设计双通道 ＣＮＮ 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合，将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 ＣＮＮ 特征逐层抽象提取，然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策，最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码