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第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
VC_ImageProcessing
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
ContrastSeg
- 一种改进的对比度分割算法。对红外图像有很好的分割效果。-an improved contrast ratio segmentation algorithm. The infrared image segmentation is a good result.
11fenge
- 低对比度图像分割算法研究.对低对比度下图像风格很有帮助-low-contrast image segmentation algorithm. Right under low-contrast images useful style
rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
watershed
- 图像预处理：分水岭分割算法，图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强
改进的对比度分割
- 改进的对比度分割算法-matlab：通过迭代搜索，产生能使分割效果产生最大对比度的阈值
Image_process
- 1.对比度增强：计算并显示图像直方图，直方图均衡； 2.图像分割：Otsu算法； 3.二值图像的数学形态学开闭运算。要求对输入图像二值化，然后实现腐蚀膨胀，最后调用腐蚀膨胀实现开闭。至少给出两种不同形状和大小的结构元素。 -1. Contrast Enhancement: Calculate and display the image histogram, histogram equalization 2. Image Segmentation: Otsu algorithm
SVM_Finger
- 指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
xinxilun
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
shuzituxiangchuli
- 用matlab编程工具，编写具有操作界面的应用程序，通过菜单、对话框，选项框等界面控制，对算法进行演示。需要在应用系统中实现的算法及功能包括： 1、图像增强算法 （1）灰度线形变换：亮度及对比度可以调节（通过控制参数的改变，能够实时预览变化结果）； （2）直方图均衡：可在界面上对比均衡前后的效果。 2、图像变换算法 （3）对一幅彩色图像进行DCT变换和反变换，对比结果和原图； （4）仅保留左上角16X16的DCT系数，进行反变换，计算结果图的信噪比SNR。 3、图像分
underwater-image-enhance
- 新的水下图像对比度增强和分割算法（实现对比度的增强和图像分割，内容包括：新的水下图像对比度增强算法、水下图像的分割算法--2008a）-The new underwater image contrast enhancement and segmentation algorithm (implemented contrast enhancement and image segmentation, including: new underwater image contrast enhancemen
Vc6_Image
- VC++图像处理及源码包（大全）包括下列内容：1.数字图像获取，处理及实践应用电子书 2.数字图像获取，处理及实践应用电子书分章节源码 3.书中提及的各种算法的综合源码。压缩包里面包括的算法代码有：分章节源码内容：内容：对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强；逆滤波复原、维纳滤波方法；傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法；霍夫曼（Huffman）编码、算术
segmentationforlowcontrastimage
- 低对比度下的图像分割算法的研究。实现低对比度图像的增强。-image segmentation algorithm study for low contrast image
segment
- 一种新的图像处理算法，结合边缘与区域增长算法，特别适合低对比度图像的分割。-a new image segement based on edge and ,region-growing ,have a good result for that low contrast image.
Gaussian-filter
- 1.图像直方图均衡化教程，实现对图像的对比度这增强处理，便于后续图像分割 2.对图像实现高斯高通滤波，并利用canny算法实现对边缘的提取-1 image histogram equalization tutorial to achieve the image contrast enhancement processing, easy to follow image segmentation 2 to achieve the image of Gauss high pass filter
图片
- OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分.(Difference method OTSU algorithm called maximum class, sometimes called the Otsu algorithm, is considered to be the best algorithm, threshold
Otsu方法
- opencv做的otsu方法,一、Otsu算法原理 Otsu算法（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 设t为设定的阈值。(otsu made
xingtaixuechulihou
- 采用了各种基础性的对比度增强算法以及自动阈值分割算法应用于图像分割(A variety of basic contrast enhancement algorithm and automatic threshold segmentation algorithm are applied to image segmentation.)