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- 改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet 域多聚焦图像融合方法-Sum-modified-Laplacian-based Multifocus Image Fusion Method in Sharp Frequency Localized Contourlet Transform Domain
image
- DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。-The characteristics of the DCT transform is transform image on most of the energy in the top left corner, because the upper left original image data show the low frequency part,
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- 同时读入多幅图像的灰度共生矩阵的特征值，如对比度，相关性，能量和一致性等。-At the same time more than read of the image graylevel co-occurrence matrix eigenvalues, such as contrast, correlation, energy and consistency, etc
Image-Segmentation-Method
- 本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模 型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以 有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方 法。 本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及 基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提 出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部 能量项进行了改进，
nengliangzhizuida
- 能量最大值，在图像融合里面经典算子，通过它确定融合后的信息量多少-the max energy value
chip_histogram_features
- 此函数可以提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量和熵等特征值, 在图像处理和识别方面比较有用-This function can extract the images mean, variance, skewness, kurtosis, and other characteristics of the energy and entropy values , image processing and recognition in the more useful aspe
DIDB
- 读入图像，根据图像的灰度信息，判读目标的能量特性-According to grey information of IR IMAGE,We obtain enenge information
Ggabor_svvma
- 采用Gabor_Palm函数提取掌纹图像的能量特征，并将得到的结果果分块，分别计算每块的均值和方差作为特征向量。特征向量的长度为160. -Gabor_Palm function using the energy extracted palmprint image features, and will be the result of ssub-blocks, each block were calculated the mean and variance as the feature ve
energe-minimization-graph-cuts
- 基于能量最小化的图像分割方法，graph cut-graph cut
graycopropswy
- 利用灰度共生矩阵提取SAR图像纹理特征，可提取：熵‘对比度、同质性、能量等特征。-GLCM to extract SAR image texture features can be extracted: entropy ' contrast, homogeneity, energy and other features.
Inpainting-by-TV-Stokes
- 讨论使用TV—Stokes方程进行图像修复，通过把等照度线方向传输进入修复区域，用能量最小化模型和零散度条件，获得一个非线性的Stokes方程。一旦构造了等照度线，图像就以等照度线方向修复。-This paper discusses the impainting method using TV —Stokes equations．The isophote directions are propagated into the inpainting domain． An energy minimiz
Multi-sensor-image-fusion-algorithm-
- 一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法，针对同一场景多传感器图像融合问题，提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融 合新算法．首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解，由邻域平均能量与方差构造各点的能量 方差决策值，基于决策值最大原则选择低频子带系数，从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细 节；基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数，以保留更多的边缘．最后反变换得到融合图像．-Multi—sensor image fusion algori
txhw3_wx2
- 计算医学图像基于灰度共生矩阵的9个纹理测度，包括能量，惯量，熵等-To calculate medical image 9 based on GLCM texture measures, including energy, inertia, entropy, etc.
LBF
- ：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为 核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息，所以LBF 模型解决了PC 模型 不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF 模型，它使用一个新的核函数代替高斯核函数-: LBF model is a well-known region-based active cont
nengliang
- 关于图像处理中的区域能量是matlab算法，此算法简单易行-Regional energy for image processing matlab algorithm, this algorithm is simple
xinxinengliang
- 基于信息能量的直方图均衡化算法,在传统的直方图均衡化算法上的改进，对图像质量的改善效果很明显。-Histogram equalization method based on the information on the energy, the improvement on the traditional histogram equalization algorithm on the image quality improving effect is obvious.
C_V
- 在图像处理中，有些图像既没有明显的边缘，也缺乏明显的纹理特征，传统的分割方法及GAC模型将难以成功实现图像分割。于是提出了C-V模型，其基本思想与传统的基于区域的图像分割方法是一致的：都是根据能量最小原则。 -Image processing, some of the images is neither obvious edge, but also the lack of obvious texture features, the traditional method of segmenta
LBF
- 由于一些图像在强度上非均匀，用C-V模型达不到分割的目的，于是提出了LBF模型，即局部二值拟合能量模型。其基本思想就是以变分形式引入一核函数来定义局部二值拟合能量，从而获得基于边界轮廓模型的局部强度信息。 -Some of the images are non-uniform in intensity, less than the split CV model, so LBF model that local binary fitting energy model. The basic id
Coop
- cooperative transmission 程序。 50个用户，包括AP。 计算 cooperative 策略。绘制图像，计算概率。并且计算有关能量损耗大小。-cooperative transmission program. 50 users, including the AP. Calculate the cooperative strategy. Draw the image to calculate the probability. And calculate the size o
OJ1211010001486B9EbH
- 基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合，该文与小波包，支持向量机等融合算法进行对比分析，说明该文算法的优势。-Infrared polarization image fusion based on local energy and fuzzy logic, this paper, wavelet packet, support vector machines and other fusion algorithm comparison analysis to illustrate the adv