搜索资源列表
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。
SOM2
- 自组织神经网络用于图像分割matlab实现-self-organizing neural networks for image segmentation achieve Matlab
图像处理程序集
- P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵
IRandvisbletuxiangpeizhun
- 针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即: 使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗 配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基 于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合. -For visible light and infrared images of the characteris
analgorithmforextractionandanalysis
- 摘要图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一，采用细胞神经网络（&’’）并行处理器进行图像特征的提取 具有实时快速的优点。该文将介绍&’’ 并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法，并以 图像的纹理分割与识别为例来说明&’’ 并行处理器应用于视觉图像识别的通用编程方法。-Abstract image feature extraction is a visual image to identify one of the important ways, the use
bp
- 利用bp神经网络对遥感图像进行分类，输入样本值后，根据样本值对遥感图像不同的地物进行分类，分类后计算每种地物所占面积-The use of bp neural network classification of remote sensing images, enter a sample value, based on the sample value of the different features of remote sensing image classification, classif
ImagePatternRecognition
- 本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析-Image Pattern Recognition
TXCL00
- 最基础的图像处理程序，内含基本图像处理、几种滤波、分割算法、神经网络等源代码-The most basic image processing program that includes basic image processing, several filtering, segmentation algorithm, neural network source code
chepaisihbie-matlab
- 基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。-failed to translate
图像二值化
- 二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符
PCNN
- 改进的PCNN脉冲耦合神经网络图像分割代码-Improved PCNN PCNN image segmentation code
figure-extraction
- 图像特征提取，包括灰度提取、灰度直方图、神经网络图像识别程序以及形态学分割和图像的膨胀与腐蚀-Extract image feature extraction, including gray, gray histogram, neural network is the expansion of the image segmentation and image recognition process and morphology and corrosion
3.25 基于脉冲耦合神经网络的图像分割
- 这是基于脉冲耦合神经网络的图像分割，提供给大家方便学习(This is based on pulse coupled neural network image segmentation, to provide you with convenient learning)
drn
- dilated network用于图像的语义分割。(an example to dilated netqork)
unet
- 为图像分割任务中Unet网络结构，可以自行根据需求进行修改(this is the network of Unet)
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
renlian
- 基于肤色分割的彩色图像人脸检测技术 人脸识别是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究课题,涉及图形图像处理、神经网络、模式识别等等热门研究领域.其在公安追逃系统、安全验证系统、档案管理系统、信用卡验证、视频会议、人机交互系统等方面都具有重要的应用价值.一个完整的人脸识别系统应该包括人脸检测、特征提取、以及匹配识别(Face detection in color images based on skin color segmentation)
233
- 车牌自动识别系统也是智能交通系统的重要组成部分。它能将输入的汽车图像通过车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等一系列步骤，输出为几个字节大小的车牌字符串，无论在存储空间占用上还是在于管理数据库相连等方面都有着无可比拟的优越性。在大型停车场、高速公路、交通部门的违章检测以及桥梁的收费站管理等场合，都有着广泛的应用前景。车牌识别系统的成功开发将大大加速智能交通系统的发展进程。(The license plate recognition system is also an important part
Robust_ESF
- 基于学习的ACM算法，通过采用SVM和神经网络来拟合图像的边界，从而快速分割(This is a method for image segmentation.)
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI]
- 该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易