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- SUSAN算子用于角点检测的基本步骤： 1） 对于感兴趣的每个象素点（一般的情况就是图像中的每个象素点）作用一圆模板； 2） 根据亮度比较函数计算圆模板中的USAN区域； 3） 根据几何阈值，计算象素点的初始响应； 4） 使用USAN重心与核中心的距离法则去除伪角点，使用USAN重心与核中心的连线上的每个点都必须在USAN区域来保证算法的一致性（即USAN区域的相连性） 5） 对每个象素点的响应，使用 （或更大）的窗口搜索局部极大值，进行非极大值抑制
wavelet_compress
- 本程序为应用小波变换进行信号压缩。由于本程序涉及到了小波变换的函数，因此可能涉及到一些时频分析工具箱的函数。程序中应用db3小波进行3层分解，选用全局阈值进行阈值处理，即对各高频系数使用同一个阈值，进行阈值处理。
Threshold
- 二值化处理函数Threshold。 image_out：输出图像数据指针；image_in：输入图像数据指针；width：图像宽度；height：图像高度；thresh：初始阈值
Cpp1
- 边界方向的直方图统计。采用canny算法实现。 测试图片说明：（图像路径名请在main函数中AnsiString name=\"1.bmp\" 中设定) 1.bmp、2.bmp用来测试尺度变换后图像的识别； 3.bmp、4.bmp用来测试尺度变换后图像的识别； 2.bmp、2_shift.bmp用来测试平移后图像的识别。 实现输出灰度图、平滑图、边缘图以及双阈值处理后的边缘图； 运行后文件夹应该有Image1.bmp,Image2.bmp,Image3.bmp,Image
waveletdenoising
- 给出小波去噪的理论，在MATLAB中实现阈值估算和消噪的函数，并给出例子说明。
wavelet_speechenhancing
- 说明小波消噪的理论，阈值估算和提取，给出在MATLAB下阈值估算和消噪的函数，并在语音信号处理中增强语音。
hopfild1
- Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一
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
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 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：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
DCT.rar
- 利用matlab的DCT2函数，对图像做变换并压缩。并用8*8对图像分块，对每一块计算均方值作为阈值。,DCT2 use the matlab function, and transform the image so compressed. And 8* 8 image block, a calculation of each mean square value as a threshold.
Wavelet-image-denoising-procedures
- 小波图像去噪程序。th=sigma*sqrt(2*log10(L*T)) 计算阈值 ch=c(1,num(4-i,1):num(4-i,3)+step(4-i)-1) 对各高频系数进行阈值处理 chl=length(ch) for j=1:chl if abs(ch(j))>=th ch(j)=sign(ch(j))*(abs(ch(j))-2*th/(1+exp(m*(ch(j)^2)))) 阈值处理函数 else -Wavelet image denois
Eyesegmentation
- 睫毛最优阈值化处理之后用基于连通域搜索的方法进行噪声点删除，主要用到函数bwareaopen，代码包含在jiemao.m文件中。-Optimal threshold eyelashes after treatment with the method based on connected local search to remove the noise points, mainly used in the function bwareaopen, the code contained in the
SUSANCorner
- SUSAN角点检测程序，基于像素临域包含若干元素的近似圆形模板，对每个像素基于该模板领域的图像灰度计算角点响应函数（CRF）的数值，如果大于某阈值且为局部极大值，则认为该点为角点。-SUSAN corner detection procedures, pixel-based Pro Domain contains a number of elements in quasi-circular template, the value of each pixel based on the templa
wtthreshold.rar
- 利用小波变换进行图像去噪处理，包括各种软硬阈值的选取函数,Using Wavelet Transform for Image Denoising, including a variety of select hard and soft threshold function
yuzhifenge
- 该函数用于对图像进行阈值分割运算，运算成功返回TRUE，否则返回FALSE-This function is used for image thresholding operation, operation successful returns TRUE, otherwise FALSE
Delta
- 神经网络感知器学习规则：Delta学习规则。采用Delta学习规则，进行权值调整，阈值变换函数采用双极性连续函数。程序简单易懂，希望对大家有所帮助！-Neural network perceptron learning rule: Delta learning rule. Delta learning rule used to carry out the right to adjust the value of the threshold bipolar transfer function us
detection
- 基于肤色模型的人脸检测程序，通过高斯模型建立相似度函数，再经过最佳阈值法来进行二值化，在经过形态学处理得到人脸区域。-Skin color model based on face detection process, the establishment of the similarity function by the Gaussian model, and then through the optimal threshold method for the two values, obtaine
sy2
- 在matlab中编程实现图像的创建256级灰度图像的灰度级直方图； 2. 三段式线性变换，区间参数自定义； 3. 灰度图像转变为二值图像（阈值自定义）； 4. 无论使用matlab或OpenCV，均不可使用库函数。 -Matlab programming in the 256-level grayscale image to create gray-scale image histogram 2. Three-step linear transformation, custom