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cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
dfdgg
- 图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列有意义的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。-image processing source code is a set image s
tuxiangpipei
- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
2011
- 基于Sobel算子.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。
4
- 提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法。采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像, 经 过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理, 使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。检测了齿轮中心孔的圆心, 进而对齿轮齿形缺陷进行检测。理论分析及实验 结果表明该方法检测速度快、精度高, 满足产品在线检测的要求。
图像加密技术综述
- 随着Internet技术的发展,人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视.综述了图像加密技术的进展状况,对其中的若干图像加密技术,如图像像素置乱技术、基于秘密分割和秘密共享的图像加密技术、基于现代密码学体制的图像加密技术以及基于混沌动力学体制的图像加密技术的原理、特点与算法实现都做了阐述,并对这些图像加密技术做了分析与比较,指出了它们各自的优缺点和应用局限性,并讨论了今后的发展方向.
Visual_C++数字图像处理第五章
- 目前，图像增强方法大致可分为两类：一类是空域处理法，另一类是频域处理法。空域法是直接对图像的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于图像的特点和增强的目的，主要包括图像灰度修正、图像平滑和锐化等。频域法是在图像的某种变换域内，对变换后的系数进行运算，然后再反变换到原来的空域得到增强的图像，主要包括低通滤波、高通滤波、带阻滤波、同态滤波。本章将详细讨论图像增强中空域的平滑和锐化处理。
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检索效率．实验结果表明，该算法是有效的． 关键词基于内容的图
gansehtu
- 研究了基于块填充的图像修复算法,修复图像的质量容易受到待修复区域边界像素修 复顺序的影响,通过分析待修复区域像素点所在模块的图像特征,改进了填充算法的优先权, 分别是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的优先权计算方法的改进。实验结果证实了文中 所介绍算法能有效提高重建图像的感知质量。 -Studied the block-based image restoration algorithm for filling, repair image quali
ImagePixelAndVer
- 图像像素距离与空间距离变换公式的求解。计算目标运动的速度和对应的像素变化的关系，很有用。-Image pixel distance and spatial distance transformation formula solving. Change of speed for calculating the target motion and the corresponding pixels, very useful.
DigitalImageProcessing2
- 视觉基础 2.1 人眼与亮度视觉 2.2 颜色视觉 成像基础 2.3 成像模型与成像变换 2.4 图像数字化 图像基础 2.5 图像像素间关系 2.6 算术和逻辑运算 2.7 坐标变换 2.8 图像代数 -The basis of 2.1 visual brightness the human eye and visual color of the visual imaging 2.2 imaging model based on 2.
tuxiangfenge
- （2） 理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算法；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像-err
bwl
- 图像像素级边缘检测程序，主要基于soble算子与Hough变换-Image pixel level edge detection process, the major operator and soble based on Hough transform
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
A_barycenter_based_fast_thinning_algorithm
- 分析快速细化算法和 OPTA 细化算法不足产生的内在原因 ,提出一种新的基于重心的快速细化算法.该算 法根据被细化图像的特点 ,用密度重心快速将纹线细化到 3 个像素宽度内 ,计算 4 邻域拓扑实现彻底细化.仿真结 果表明 ,在细化效率方面 ,该算法一次遍历删除超过一半的大量冗余像素 ,是快速细化算法的 3～7 倍 在细化要求 方面 ,该算法可达到绝对单像素、 光滑无毛刺 ,并能保持端点不被吞噬 ,能够很好地满足图像细化的要求. -The int rinsic origin of
amethodforimagefusion
- 文中的方法是把图像分块，小波分解得到低频分量、高频分量，然后计算每一块的对比度，把图像块划分为清晰块、模糊块，把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域，融合时，直接选取清晰块作为融合后的相应块，对于边界区域，在小波分解的基础上采用基于对比度的像素选取的方法进行处理。-Paper, the method is to image segmentation, wavelet decomposition are low frequency, high frequency components, then
matlap
- 当原图像像素点处于边缘区域时，沿Sobel算子确定的边缘方向进行自适应插值，当原图像像素点处于非边缘区域时，采用双线性插值法进行插值。-When the original image pixel is in the edge area, along the Sobel operator to determine the edge direction of adaptive interpolation, when the original image pixels in the non edge
LSB
- LSB（Least Significant Bit）算法是将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。-LSB (further Significant Bit) algorithm is to embed the secret information carrier image pixel values of the Least Significant Bit, also known as the Least Signi
二值图像中拐点的实时检测算法
- 数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d
高性能计算自选题目实验报告
- 对于一副图像，比如8000*5333分辨率，我们在处理时，通常思路是从第1个像素开始，一直计算到最后一个像素。其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为2000*5333，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。虽然这样操作后，运算速度不会显著提升4倍，因为线程创建、释放、上下文切换都要耗些时间。但运算速度还是将明显提升，一般4核 vs 1核，运算时间将降低一半。(F