搜索资源列表
图形图象处理之边缘检测
- 这也是图形与图象处理中方面的---边缘检测；包括：Roberts边缘算子，Sobel边缘检测算子，Kirsch边缘检测算子，拉普拉斯算子，高斯拉普拉斯算子。-graphics and image processing -- the edge detection; : Roberts edge operator, Sobel edge detection operator, Kirsch edge detection operator, Laplacian, Gaussian Laplace op
VC实现拉普拉斯高斯边缘检测
- 一个实现拉普拉斯边缘检测的VC函数，各个成员变量程序中有详细说明-achieve a Laplace Edge Detection VC function, all member variables procedures are described in detail
边缘检测代码
- 关于图像边缘检测技术的代码。包括：拉普拉斯算子，高斯拉普拉斯算子等多种边缘检测方法-on Edge Detection Technology code. Including : Laplace operator, Gaussian Laplician various edge detection method
边缘检测算法的基本步骤
- 边缘检测算法的基本步骤 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。 （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。 （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。 （4）定位。精确确定边缘的位置。 Canny边缘检测算法 step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方
B样条小波边缘检测的改进算法
- 第1章为绪论。简要介绍了课题研究背景、意义及研究现状。 第2章具体介绍小波变换应用在图像边缘检测的基本原理。在连续小波变 换基础上引入实际中应用范围较广的离散小波变换，重点分析了多分辨率小波 变换。 第3章介绍B样条小波边缘检测的改进算法。基于B样条小波变换，将 Contourlet变换应用在多尺度自适应阈值边缘检测中。 第4章介绍多层次自适应空间系数高斯小波边缘检测方法。将灰度共生矩 阵特征值应用在高斯小波变换中，提出一种多层次自适应算法。 第5章介绍Canny算子与小波变换结
Detection-Threshold Approximation for Non-Gaussian Backgrounds
- 本文是Douglas A. Abraham关于非高斯检测的一篇文章，对于研究声纳和雷达检测比较有用
能量检测Rayleigh衰落信道仿真
- 在给定SNR下，先产生一个原始信号（单音或者BPSK基带信号）然后通过不同信道，如AWGN，Rayleigh等等，再根据给定的平均SNR叠加高斯噪声， 再进行能量检测，对叠加信号求功率累积并对噪声功率进行归一化，然后由Pf反推一个检测门限Th，将累积功率与门限比较，求超过门限次数即为检测概率。由此进行Monte-Carlo仿真画出Pm-Pf曲线，并与理论曲线进行比较。
方向可调小波图像边缘检测
- 通过高斯函数导数检测图像边缘，实质是方向可调小波变换检测图像边缘。
openCV图像处理，内含边缘检测
- openCV图像处理，内含边缘检测、边缘分割、区域增长、高斯噪声、椒盐噪声消除以及自适应中值滤波函数的实现-openCV image processing, includes edge detection, edge segmentation, region growing, Gaussian noise, salt and pepper noise cancellation and adaptive median filter function implementation
人脸检测与语音驱动口型的文章
- 这是一篇详细介绍人脸检测与语音驱动口型的文章，其中使用了高斯混合模型采取了无监督聚类的方法，希望对你有用。,This is a detailed introduction Face Detection and voice-driven I-type article, which uses the Gaussian mixture model taken unsupervised clustering method, in the hope that useful to you.
gaussian_average_yuv.rar
- 这是基于高斯模型的运动目标检测算法。采用空间是YUV。,This is based on the Gaussian model of moving target detection algorithm. The use of space is YUV.
sharpen
- 数字图像处理中的平滑和锐化（边缘检测）。包括1、添加椒盐、高斯噪声。2对噪声污染的图像分别使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。3对一幅图像利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。附处理源图像和处理结果截图。 -Digital image processing smoothing and sharpening (edge detection). Including 1, add salt and pepper, Gaussian noise.
Ed200307
- 能量检测，根据以URKOWITZ 在1967年发表的能量检测文章以及Digham 2003、Ghasemi 2007发表的一系列文章为参考， 在AWGN信道中，给定SNR下，先产生一个原始信号（单音或者BPSK基带信号），然后叠加高斯噪声， 再进行能量检测-Energy detection, according to URKOWITZ the energy released in the 1967 test articles, and Digham 2003, Ghasemi 2007 se
gauss_Homomorphic_filter
- 高斯高通同态滤波器增强照度不均图像，canny算子边缘检测-gauss high Homomorphic filter enhance non-umiformly illuminated image，Canny edge detector.
bianyuanjiance
- 利用matlab，对图像进行高斯滤波，然后通过非极大值抑制，设置双阈值，实现图像边缘检测(Image edge detection)
gaussianBkModelTest
- 采用混合高斯模型，实现对监视背景的建模，有利于下一步运动目标的检测(The mixed Gauss model, modeling of monitoring background, is conducive to the detection of moving target next)
gmm
- 基于高斯混合模型的运动目标检测，opencv平台，直接可用(Moving target detection of Gauss mixed model)
图像的斑点检测
- 高斯拉普拉斯算子实现Log斑点检测，本方法能较好的实现图像中的斑点检测。(Gauss and Laplasse operators achieve Log spot detection. This method can better detect spots in images.)
模极大值边缘检测-高斯噪声
- 用小波的模极大值法有效检测噪声图像的边缘(Detecting the edge of noisy image by modulus maximum method of wavelet transform)
基于MATLAB产生并验证高斯白噪声
- 利用MATLAB平台使用两种方式产生高斯白噪声，并通过自相关函数、功率谱密度、KSTEST检测来验证产生序列为高斯白噪声序列