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车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi
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kittlerMet方法图像二值化，把RGB,灰度图，索引图等转化为二值图,method of image binarization kittlerMet to RGB, grayscale, index, maps, etc. into a binary image
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距离变换算法距很好的将二值图像变换为灰度图,为后续用分水岭算法做准备-From a good distance transform algorithm will transform grayscale binary image, watershed algorithm is used to prepare the follow-up
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二值图像形态滤波和灰度图像形态滤波操作的Matlab实现。-Binary image morphological filter and grayscale images Matlab morphological filtering operations to achieve.
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使用说明
使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。
具体步骤
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
该阈值对不
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输入为灰度图，输出为二值图。函数功能是通过ostu找到阈值后，根据一定策略来滤除孤立点，加强密集点。-Grayscale input, output for the binary image. Function ostu found through the threshold, in accordance with a certain strategy to filter out isolated points, to strengthen the point-intensive.
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用VC++6.0实现对图像的灰度，二值运算、图像增强等功能-VC++6.0 to achieve with the image of the grayscale, binary operation, image enhancement functions
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对图像进行预处理，主要包括灰度化，二值化，和滤波去噪声。-The image preprocessing, mainly including grayscale optimization, binary, and filter to noise.
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本代码主要是对一幅灰度图像rice.jpg进行一些处理，消除rice.jpg图像中的亮度不一致的背景，并使用阀值分割将修改后的图像转换为二值图像，使用轮廓检测返回图像中目标对象的个数以及统计属性。
-This code is a major grayscale rice.jpg some processing, the brightness of the image to eliminate inconsistencies rice.jpg the background, and use t
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真彩色图像预处理，能够实现一般彩色图像灰度化、二值化以及增强、去噪等-True color image preprocessing, to achieve the general color image grayscale, binary, and enhancement, denoising, etc.
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灰度图转二值图在图像处理中是常用到的方法.原理也很简单,设置0-255中的一个值为门限值,像素大于等于门限的就是白的,否则就是黑的.关键是怎样选取这个门限值.本子程序就是解决这个问题的. -Grayscale binary image transfer is commonly used in image processing to the method principle is very simple, set a value of 0-255 in the threshold, the thr
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基于神经网络的文字识别系统，关键技术：灰度化，二值化、图像缩放、细化、平滑等，最后还用了神经网络对提取到的数字信息进行分析判断。-Neural network based character recognition system, key technologies: grayscale, binary, image scaling, thinning, smoothing, and finally extracted with a neural network to analyze digita
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数字图像处理常用算法实现程序，包括：二值化，灰度图，边缘检出，聚类，色彩空间变换等。-Commonly used in digital image processing algorithms to achieve the program, including: binary, grayscale, edge detection, clustering
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本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。-The paper fingerprint image processing based on wavelet transform analysis summary. Image processing, inclu
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肺部CT图片分割提取出肺实质：迭代法获取灰度阈值；二值化图像；分区使用纯M语言编写，各个环节都是自己编程解决，没有用Matlab内置的函数，方便改成其他语言代码。-Lung CT image segmentation to extract the lung parenchyma: iterative methods for grayscale threshold binary image partition using pure M language, are all aspects
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1． 利用二进制流读取Bitmap位图文件；
2． 把读取彩色图像转换成灰度图像；
3． 提取并且显示彩色图像各个色彩通道；-1. Using the binary stream to read Bitmap bitmap file 2. To read the color image is converted into grayscale images 3. Extracting and displaying a color image of each color channel
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通过灰度和二值化图像后，计算不规则图形的面积-By the grayscale and binary image, to calculate the area of irregular shapes
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这是一个阈值分割的小例子，利用阈值分割把原始图片转化为二值图像和灰度图像。-This is a small example of a threshold segmentation using thresholding the original image is converted to binary and grayscale images.
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Morphology: Erosion - Erosion is one of two fundamental operations (the other being dilation) in morphological image processing which all other morphological operations are based. It was originally defined for binary images, later being extended to g
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DFT.m:计算一幅图像的DFT，并在屏幕上显示频谱图，将频谱原点移到图像中间。
zhifangtu.m：用直方图均衡算法对一幅图像进行增强。
fenge.m：设计一种算法自动从灰度图像上求得全局分割阈值，将一幅图像中的目标和背景分隔开，使这幅图像的目标和背景有着不同的平均灰度。
gongshengjuzhen.m:求出一幅图像的像素和有下一个像素的共生矩阵。
OpenAndClose.m：实现二值形态学的膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。-DFT.m: Calculates the
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