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：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出
应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音
乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高
斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪
方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
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VC图像处理及各种应用程序集合，包括图像的各种变换，图像分割，图像识别，特征提取等多种应用-VC various image processing and application pool, including the transformation of images, image segmentation, image recognition, feature extraction and other applications
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支持向量机可用于数据约简以及分类，它是将原始空间的样本通过非线性映射变换到高维特征空间的方法-Support Vector Machines can be used for data reduction and classification, it is the original sample space through nonlinear mapping transformation to high-dimensional feature space method
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源代码，添加了“几何变换”功能的magicHouse。
其中GeoOperator.h和GeoOperator.cpp包含了几何变换的全部函数。-The source code, added a " geometric transformations" feature magicHouse. Which GeoOperator.h and GeoOperator.cpp contains all the functions of the geometric transfor
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vc打开位图操作及变换 学习图像的编程很有帮助，功能很强大，实现了很多的经典算法。-vc Open bitmap images to study the operation and transformation programming helpful feature is very powerful to achieve a lot of classic algorithms.
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图像配准，一个半自动的基于特征的图像配准程序。在程序中，需要手工选取特征点，程序将自动寻找到相匹配的特征点，然后自动计算仿射变换参数，并将两幅图像进行拼接，合成一幅图像。-Image registration, a semi-automatic feature-based image registration process. In the process, the need to manually select the feature points, the program will auto
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功能很全的车牌识别系统源码，包括各种图形基础处理与变换-Feature is the whole source code license plate recognition system, including all graphics-based processing and transformation
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:研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简
化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点.
-: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
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该代码是实现图像几何变换中的图像平移功能。-The code is to achieve the image geometric transformation of the image shift feature.
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此程序几乎包括所有的图像处理算法，如点运算，几何变换，正交变换，图像增强，形态学变换，边缘与轮廓提取，图像分析，图像复原，图像编码和特征值提取等。-This process conludes all image processing algorithms, such as point operations, geometric transform, orthogonal transform, image enhancement, morphological transformation, edg
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《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
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利用肤色分割和对称变换实现鲁棒人脸特征-Using skin color segmentation and symmetry transformation used to deliver a robust facial feature symmetry transform skin color segmentation and facial feature location using robust skin color segmentation and symmetry transform r
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针对不同摄像头的监控图像 ,提出了一种优化的 SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面 ,通过高速提取 SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配 ,利用改进 RANS AC算法去除错配 ,从而确定待拼接图像
之间的变换参数 在图像融合方面 ,有效消除了颜色和光照差异 ,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、 形变大、 有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。-Monitoring for different camera images, a SIFT f
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针对不同摄像头的监控视频序列, 提出了一种基于视频帧 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform, 即尺度不变特征变换)
特征跟踪的拼接方法。通过 SIFT算法提取帧图像的特征, 并在跟踪的估计区域搜索匹配特征, 从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明, 该方法较好实现视频快速拼接, 且对重叠区域小、 形变大、 有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。-Surveillance cameras for different video sequence
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SIFT特征匹配算法是目前特征匹配研究领域的热点 ,其匹配能力较强,可以处理图像
间发生平移、 旋转、 仿射变换的匹配 ,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力。-SIFT feature matching algorithm is a hot research field feature matching, the matching ability to handle occurred between the image translation, rotation, affine
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选择特征点，对图像进行仿射变换，然后配准-Select feature points, an affine transformation of the image, then registration
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摘要
车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一
种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通
管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。
本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基
于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。
其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图像处理包
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VC++数字图象获取，处理及实践应用：
分别讨论了位图及图像类的概念、图像获取、图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征提取、图像分割及识别的相关知识。基本涵概了从图像获取到图像处理的各个领域，并结合Visual C++，给出了相应的算法和完整的源代码。-VC++ digital image acquisition, processing and practical applications: the bitmap are discussed and the con
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本文提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT 算法进行特征点的提取与匹配，并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度，使用稳健的RANSAC 算法求出图像间变换矩阵H 的初值并使用LM 非线性迭代算法精炼H，最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接，克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。-This paper presents a feature
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傅立叶变换在图像处理中的重要作用：
(A) 图像增强与图像去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；
(B) 图像分割与边缘检测
提取图像高频分量
(C) 图像特征提取
形状特征：傅里叶描述子
纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征
其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性
(D ) 图像压缩
可以直接通过傅里叶系数来压缩数据
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