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image-processing
- 利用matlab实现图像处理里的实现图像边缘检测、图像分割、特征提取以及图像数字识别等任务。 对图像分别进行模糊、锐化、和直方图均衡化处理，画出处理结果。实现整幅图像的边缘检测，可以看出有肖像画或素描的效果，画出处理结果。-Matlab realize image edge detection in image processing, image segmentation, feature extraction and image numeral recognition task. Fuzz
image
- 本文在众多图像分割方法中选择了研究比较早的边缘检测方法来实现图像的分割，并且比较了各种边缘检测算子的检测效果。-This text choose EdgeDetection method that is a study early for image segmentation to carry out Detection image, and compare every kind of edge detection technique.
PICTURE
- 用于检测真实人还是翻拍照片的假人像的图像库，约522张-Used to detect a false portrait of real people or remake photo image library, about 522
Shape
- 针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形 状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
OV7670照相模组硬件应用指南
- OmniVision公司机密 1. OV7670 模组参考设计 注： 1.PWDN和RESET不用时，应接地 2. OV7670 模组接口参考设计 2.1 引脚定义 2.2 电源供给 3. OV7670 照相模组操作 3.1 节电模式 3.2 照相模组工作在不断电的节电模式 3.2.1 上电，硬件复位 3.2.2 上电，软件复位 3.2.3 由不断电的节电模式恢复工作 3.2.4 不断电的节电模式 3.3 照相模组工作在断电的节电模式 3.3.1 上电 3.3.2
背景提取
- 介绍图像的目标检测和内容提取
OV7670-Hardware-Guide
- OV7670照相模组 硬件应用指南文件只能给那些获得OmniVision Technologies, Inc. 批准的员工、 组织、团体使用。OmniVision公司机密 Table of Contents 1. OV7670 模组参考设计 注 1.PWDN和RESET不用时，应接地 2. OV7670 模组接口参考设计 2.1 引脚定义 2.2 电源供给 3. OV7670 照相模组操作 3.1 节电模式 3.2 照相模组工作在不断电的节电模式
Digital-image-edge-detection
- VC编程实现数字图像的边缘检测，本文向读者简单介绍一下这个技术，并给出了在Visual C++环境下实现的代码。-VC programming for digital image edge detection, this article is a simple introduction to readers of this technology, and given a code to achieve in under Visual C++ environment.
snake
- 本文针对()*+, 模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出!提出了一种 新的约束力" 在新的约束力的作用下!()*+, 模型可以很好地减小噪音的干扰!防止曲线溢出弱边界!并使初始曲 线具有更大的选择空间!使模型的分割性能更好" 实验证明该模型可以分割出较好的目标边界"-In this paper, ()*+ model is applied to the image edge detection too sensitive to the lack of nois
OpenCV-VIDEO-DETCTION
- 计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作 为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目 标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然 后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过 渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系 统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频 图像中的
Unsupervisededgedetection
- 单值图像在无监督情况下的边缘检测，是最新研究的热点-Single-valued image edge detection, unsupervised latest research hotspot
ISP_CarIdentify
- 图像处理在车牌图像预处理中的应用 灰度化 车牌图像灰度化 直方图均衡化 灰度拉伸 二值化 全局阈值法和局部阈值法 适用于车牌的二值化方法 边缘检测 图像梯度 几种常见的边缘检测算子 适用于车牌的边缘检测算子 -Image processing in the
Prewitt
- 针对传统图像处理算法在实际应用中实时性差的问题， 提出在 DM642 上实现 Prewitt 边缘检测改进算法， 并阐述了系统实现所需的硬件组成、 软件设计原理、 EDMA 通道技术等。通过对 Prewitt 算法以及改进的 Prewitt 算法的实验运行， 证明了该系统稳 定， 运行效果良好， 图像处理的速度能达到系统的实时性要求-Traditional image processing algorithms in the practical application of real
2
- 搜集了一些行人检测的综述类文章 以及图像相关综述，有需要的可以下载看看 欢迎交流-Collected review articles pedestrian detection and image review, need exchange welcome thank you can download and see
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
License-plate-correction
- 经过车牌定位后所获取的车牌图像不可避免地存在某种程度的倾斜。这种倾斜不仅会给下一步字符分割带来困难，最终也将对车牌识别的正确性造成直接地影响。因此要找到一种方法能够检测车牌图像是否水平以及它倾斜的精确角度。-After the license plate localization for after the license plate image inevitably exists some degree of inclination. This kind of inclined will no
corner
- 鉴于棋盘格图案在摄像机标定中有着广泛的应用,因此为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针 对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法, 该算法是利用 周围图案对称和灰度值对比明显的独特性质,设计了由对称算子S和方差算子V组合而成的角点检测算子) )) 对 称方差算子( symmetry andvariance), 简称SV算子。该算子不仅构思巧妙、易于实现、计算量小,而且对棋盘格图像 的旋转变换和亮度变换具有鲁棒性和抗噪能力强的优点。实
Edge-Detection
- 这里有十三篇关于图像边缘检测的实用英文论文。-There are thirteen of Practical English papers on edge detection.
DCT-digital-watermarking-technology
- 提出了一种基于纠错编码的DCT域数字水印算法,该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检。并且对水印图像进行了利用超混沌置乱处理,提高了安全性能和抗攻击能力。纠错编码的引入使水印抗攻击能力明显增强。 -DCT digital watermarking algorithm based on error correction coding, the algorithm detected without the original image, blind. And watermark image o
Is-more-commonly
- ：自准直仪是比较常用的测角仪器，其原理是检测激光形成的图像光斑的中心之间的距离，通过 ) 个中 心的横纵坐标差来计算物体偏离的角度 ’ 利用迭代阈值和图像分割等方法将光斑图像进行预处理，然后将得到 的图像分别用重心法、圆拟合法和匹配法进行中心定位，并最终进行偏离角度的测定 ’ 文中介绍了所使用的几 种方法，并进行了仿真比较，结果表明，圆拟合法更有优势 ’ -: Is more commonly used since the collimator angle m