资源列表
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- 图像处理，图像形态学里的开启和闭合，开发工具用的是OPENCV,想学图像处理的同学很有用。-image processing
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- 图像处理中的颜色转换，RGB转换到YUV,或者RGB转换成灰度图像，图像预处理-COLOR convert
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- 图像形态学里的开启和闭合，用于图像分割，采用开源库OPENCV-IMAG SEGMENT
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- 图像检索分为颜色特征，纹理特征，形状特征，提取特征与相似度比较-image retrieval
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- 模式识别是一个重要应用，分为车牌识别，人脸识别 指纹识别-pattern recognitin
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- 在图像检索时先对图像进行预处理，其中一个预处理的方法就是图像分割。-In the first image when the image retrieval pretreatment, pretreatment method is one of image segmentation.
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- 模式识别中的手写体识别，首先提取手写字体的特征，比如分块方法-IMAGE PROCESSING AND PATTEN RECOGNITON
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- 车牌识别分为车牌定位（粗定位和细定位）车牌分割和车牌识别三个部分-License plate recognition is divided into plate positioning (coarse positioning and fine positioning) license plate recognition and segmentation of three parts
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- 很全的程序，运动模糊图像仿真及复原，采用维纳滤波，逆滤波，最小二乘法复原。-Very full program, motion blur image simulation and restoration using Wiener filter, inverse filtering, least squares method to recover.
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- 图像去噪程序，分为高斯噪声和椒盐噪声，分别用均值滤波、中值滤波、一次维纳滤波、二次维纳滤波复原，效果很好！-Denoising procedures, divided Gaussian noise and salt and pepper noise, respectively, with mean filter, median filter, a Wiener filter, secondary Wiener filter restoration, very good!
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- 利用余弦变换实现图像压缩： DCT先将整体图像分成N×N像素块（一般N=8 ，即64个像素块）， 再对N×N块像素逐一进行DCT变换。由于大多数图像高频分量较小， 相应于图像高频成分的失真不太敏感，可以用更粗的量化，在保证所要求的图质下， 舍弃某些次要信息。-Cosine transform image compression: DCT NN first image is divided into blocks of pixels as a whole (usually N =
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- 利用小波变换实现图像压缩： 利用小波变换实现图像压缩，是利用小波分解图像的高频部分，只保留低频部分， 从图中可以看出，第一次压缩是提取图像中小波分解的第一层低频信息，此时压缩效果较好,第二次压缩是提取第二层的低频部分，其压缩效果远不如第一次压 -Using wavelet transform image compression: wavelet transform for image compression, is the use of high-frequency part