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二值化源程序
- 图象处理源代码，介绍了利用迭代法对BMP图像进行二值化的方法-image processing source code, introduced to the use of iterative method of BMP images value of the two methods
图像旋转和边缘提取
- 基本的图像处理方法：灰度图像，二值图像，提取边缘，图像旋转-basic image processing methods : gray-scale images, two binary images, edge extraction, image rotation
多种图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
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
图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
基于Mean Shift的阈值分割
- 阈值分割算法是一种将灰度图像转化为二值图像的简单有效的方法，但是由于需处理图像的复杂性，常常使得阈值分割算法中阈值的选取问题无法很好解决。针对这个问题，在进行阈值化处理之前，我们先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素
二值化变换
- 对于256色灰度DIB图像进行二值化的VC++实现
图像处理
- (9)VC编写的完整的图像处理程序。包括二值化、阈值分隔、边缘监测、小波变换、图像压缩、Hough变换等
一个全面的图像处理与分析软件源程序.rar
- 一个比较全面的图像处理开发环境，它包含了图像处理的一些基处理方法，如彩色转灰度，二值变，图像平滑处理等。
30个图像处理
- 30个图像处理的VC++ 源代码，包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化（边缘检测）, 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡.
二维直方图熵阈值法
- 计算图像的二维直方图，通过信息熵算法确立阈值，以此为依据对图像进行分割。
基于Matlab 7.0的指纹图像预处理
- 指纹检测在近一个世纪里被广泛应用在生物特征识别领域 ；MATLAB 近年来则广 泛应用于工业与科学技术的仿真，本文通过对指纹图像处理基本问题的介绍和分析，对目前 现有的预处理方法的介绍和比较，提出一套完整有效基于MATLAB 7.0 的预处理仿真算法。 主要过程包括规格化、背景区域去除、方向图计算、方向滤波、二值化、细化算法以及特征 提取。
depthofimagegenerati
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU method of adaptive image binarization threshold, OTSU
基于matlab 数字图像处理
- 利用matlab 对图形进行腐蚀，膨胀，翻转，二值化等，对图形进行处理
基于OPENCV人脸识别与追踪，灰度化，二值化
- 图像处理，基于OPENCV的人脸识别与追踪源码，灰度化，二值化(image processing code, using open source computer vision library)
用C++builder二值化图像
- 本例用BCB进行图像的基本处理，包括阈值二值化，黑白处理，中值滤波等实用程序
程序
- 二值图像的基本形态运算，边界提取与跟踪及其实现(The basic morphological operations of two valued images)
morphological
- 对创建的二值图像进行膨胀处理（matlab编程实现），膨胀会增长或粗化二值图像中的物体，我自己编写了一个用matlab编程实现二值化的例子(morphological,matlab,image processing,dilate)
图像处理及图像分块
- 膨胀后的g分量二值图像，彩色图像及视频文件
二值化阈值的选取
- 尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作，但由于尚无通用的分割理论，现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。另一方面，给定一个实际图像分割问题要选择合用的分割算法也还没有标准的方法。为解决这些问题需要研究对图像分割的评价问题。分割评价是改进和提高现有算法性能、改善分割质量和指导新算法研究的重要手段。 然而，如同所有的图像分割方法一样，阈值化结果的评价是一个比较困难的问题。事实上对图像分割本身还缺乏比较系统的精确的研究，因此对其评价则更差一些。(Segme