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Harris
- 基于离散分数布朗随机场模型的水下图像目标检测方法。该方法根据分形理论和水下图像的特点，以图像中每 个像素点为中心取窗口，计算在该窗口内的分形维数均值，将该均值作为中心像素的分形特征，然后根据分形维 数分布图确定分割阈值，从而实现对水下图像分割，并且通过将目标表面不同尺度下的灰度差分平均值进行归一 化处理，减少了用于表示不同尺度下的平均绝对值灰度差分的数据，从而提高算法检测效率(Underwater target detection method based on discrete frac
HDR_Imaging
- 采用基于梯度的算法，通过matlab实现高动态范围成像。高动态范围图像，相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的低动态范围图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的低动态范围图像来合成最终高动态范围图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。这里采用的高斯模糊展示了高动态范围图像中超出取值范围的数值也是有用的，即使它们在转换成低动态范围图像的时候通常都要被裁掉。在原始的高动态范围图像中，这些像素都有非常大的亮度值。当图像模糊的时候，周围的像素亮度被“拉高”并且在色度映射
Android屏幕适配全攻略(最权威的官方适配指导)
- 重要概念 什么是屏幕尺寸、屏幕分辨率、屏幕像素密度？ 什么是dp、dip、dpi、sp、px？他们之间的关系是什么？ 什么是mdpi、hdpi、xdpi、xxdpi？如何计算和区分？ 在下面的内容中我们将介绍这些概念。 屏幕尺寸 屏幕尺寸指屏幕的对角线的长度，单位是英寸，1英寸=2.54厘米 比如常见的屏幕尺寸有2.4、2.8、3.5、3.7、4.2、5.0、5.5、6.0等 屏幕分辨率 屏幕分辨率是指在横纵向上的像素点数，单位是px，1px=1个像素点。一般以纵向像素横向
最小二乘法圆拟合方法1
- 通过对图像中值滤波处理，二值化，边缘查询，找出图像中源所有的边缘像素点，然后利用最小二乘法对这些边缘点进行找圆，计算出圆的坐标和半径。(By means of median filtering, binarization and edge query, all edge pixels in the image source are found, and then the least square method is used to find the circles of these edge p
RGB_Criminisi
- 1. 提取目标区域的初始边界 2. 重复以下步骤 ?? 1）判断是否还存在待填充区域，如果不存在，则退出 ?? 2）计算每一个边缘像素点块的优先级 ?? 3）选出最大优先级点，基于该点查找最佳匹配块 ?? 4）将最佳匹配块的值复制到对应的目标区域 ?? 5）更新目标区域的边界与置信度值(1. Extracting the initial boundary of the target region 2. Repeat the following steps 1) Deter
chazhi
- 利用matlab进行插值法亚像素边缘检测，提取零件轮廓(Subpixel edge contour extraction)
TemplateTrans
- 图像增强TemplateTrans 图像灰度变换 模板操作实现了一种领域运算，即某个像素点的结果不仅和本像素灰度有关，而且和其领域点的值有关。 Template函数是自定义的一个通用的图像模板操作函数。该函数用指定的模板（任意大小）来对图像进行操作，参数iTempH指定模板的高度，参数iTempW指定模板的宽度，参数iTempMX和iTempMY指定模板的中心元素坐标，参数fPArray指定模板元素，fCoef指定系数。
MATLAB 程序
- 基于matlab 的简单人脸识别实例 简介 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，在生活中许多领域都有着重要应 用。 内容 这里通过对人脸图像打上网格，对区域块图像做二值分析，通过像素比例来 做处理。进而得到人脸区域。 代码
光流向量的彩色表示算法设计与matlab实现
- 光流算法采用的是HS光流法，得到每个像素点的光流值，将它表示成HSI色彩空间的任一截面，再根据HSI色彩空间与RGB色彩空间的对应关系将光流场用颜色表示出来。
模糊局部信息聚类FLICM算法
- matlab实现模糊局部信息聚类FLICM算法,该算法对噪声容限和离散抗阻性能，完全依靠新的模糊因子,使在没有任何先验的噪声知识的情况下，该值将自动在每次迭代中重新计算，汇聚成中央像素的值从而保持噪声和离散的不灵敏性。
fcm
- 一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。该算法结合像素灰度值相似度和隶属度构造了一个新的空间函数。该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。(A fast anti noise Fuzzy C-Means Image Segmentation AlgorithmImage segmentation is to divide the i
nlm
- 非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。(NL-means is a new denoise method. It utilized image's information, preserving detail while denoise.)
MATLAB视频去雾【GUI，源码，论文】
- 该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择局部直方图均衡化，全局直方图均衡化，Retinex算法，通过对比处理前、后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。 二、算法介绍 ①全局直方图均衡化：通俗地理解就是，不管三七二十一，直接强行对彩色图像的R,G,B三通道颜色进行histeq均衡处理，然后进行三通道重组； ②局部直方图均衡化：设置一个固定大小的滑块，分别对彩色图像进
去模糊
- 本文针对超分辨率多帧图像修复理论进行总结说明。本文主要针 对两方面问题进行说明： 1. 多帧数字图像超分辨率数据融合过程。该过程主要是确定其他 帧与参考帧之间的相对运动，估算出相对运动后将各个像素映 射到高分辨率图像的网格中。即完成数据融合过程。 2. 去模糊过程。模糊可能有多方面的因素造成，物理因素：相机 运动，离焦；数学因素：数据插值造成类高斯扩散过程。