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GetMax_HtoThrod
- 利用最大熵方法求图像二值化的阈值 输入的图像名称，读取名称是M的图像文件 统计各个灰度级出现的概率
jiyuwenlideerzhihuafangfa
- 的基于纹理的牌照图象二值化方法即 首先对牌照图象作纹理分析, 然后采用模式识别技术中的最 大最小准则获取二值比阈值进行二值化的方法效果优于灰度直方图方法。若对纹理基元的选择附加一些条件则有可能提 供更好的二值化结果。该方法也可适用于票据或文本图象的 二值化。
erzhihua
- 实现图象的二值化处理。为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。
image
- 本程序能够实现图像的二值化变换，为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。
chap3
- ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2） ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2） ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3） ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4） ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5） ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2） ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3） ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4） ch3_2_4：生成和应用仿射变换（
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- 将256*256位图二值化，这里设定的阈值为122，为最大灰度的一半
color_processing--VC
- 用VC编写的彩色图像处理程序，实现了：提取图像中平均、最大、最小灰度，在此基础上可以对图像二值化；可以进行图像边缘提取（有laplace1、laplace2、Robot的提取方法） ；对图像进行卷积滤波（高能滤波，水平、垂直、双向增强，低通滤波）；实现的图像的：锐化、浮雕、反相、平滑化、霓虹、马赛克、柔化、曝光过度，扩散处理。是学习VC彩图处理不可多得的代码。
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
ToBlack
- 灰度图二值化处理，为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。-Two grayscale value of treatment, for simplicity, here set the threshold for the 122, that is, half of the largest gray.
MyDIP
- 数字图像 二值化变换 有测试图片 为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。-Binary digital image transform Transform Binarization
mydip
- 用vc++编程实现图像二值化，设定阈值为122即最大灰度的一半-Vc++ programming with image binarization, the threshold set for the 122 that is half the maximum gray
Binarization
- 二值化，，为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。-Binarization
algorithm
- 阈值法是图像分割的一种重要方法, 在图像处理与识别中广为应用. 提出了一种基于灰度2梯度共生矩阵 模型和最大熵原理的自动阈值化方法. 该方法不仅利用了图像的灰度信息, 而且也利用了梯度信息, 通过计算基 于灰度2梯度共生矩阵的二维熵, 并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量. 仿真结果显示, 该算法比其他二维熵方 法效果更佳.-Th resho lding is an impo rtant fo rm of image segmentat ion and is used in image
dip
- 一个简单的包括几个基本的图像处理的程序 可以实现： 检索灰度最大值，最小值，平均值，灰度线性变换，直方图统计，直方图均衡，平移，拉伸，旋转，FFT，DCT，随即噪声，椒盐噪声，均值滤波，中值滤波，SOBEL，LAPLACE 二值化-A simple include several basic image processing program can be: retrieve the gray maximum, minimum, average, linear gray level t
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- 图像预处理中，通常采用直方图均衡化[1]和直 方图规定化、线性和非线性灰度变换法[2]提高图像 的对比度，但效果均不理想。故提出一种对比度增 强算法。该算法首先对直方图进行平滑处理以消除 直方图中因噪声而引入的随机干扰点，然后进行直 方图均衡化，增大图像的对比度，接着在整个显示 范围内对图像灰度级进行等间距排列，使输出图像 的灰度动态范围达到最大灰度变化范围，最后对整 幅图像中值滤波，滤除图像中被增强的噪声。-Image preprocessing, the co
Binaryimages
- 将图像二值化，为简便起见，将阈值设为122，即最大灰度的一半-Binary images, for simplicity, the threshold value is set to 122, that is, half of the maximum gray
qie_v56
- 实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。- Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Computation Method D phononic bandgap p
hie_cy44
- AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，包括调制，解调，信噪比计算。- Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calc
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
Graytest
- 使用超绿特征分割作物图像。具体来说，首先使用超绿特征将图像灰度化，然后经过中值滤波后，使用Otsu最大类内方差方法将图像二值化，得到分割图像。(The crop image is segmented by super green feature. Specifically, firstly, the image is grayed by Super-Green feature, and then after median filtering, the Otsu maximum intra-cla