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AGV（自动导引车）路径识别系统的MATLAB实现，包括对图像进行灰度处理，阈值分割，二值化，开闭运算，边缘检测-AGV (automatic guided vehicles) MATLAB path to achieve recognition system, including gray-scale image processing, segmentation, thresholding, opening and closing operation, edge detection
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比较硬阈值、软阈值法图像去噪，并提出折中阈值法去噪-Comparison of hard thresholding, soft thresholding image denoising, and put forward a compromise threshold denoising
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一些关于图像阈值确定的matlab程序，包括迭代阈值，最小类内方差，最大熵，和用matlab库函数对图像进行边缘检测。可运行-Number of image thresholding matlab identified procedures, including iterative threshold, the smallest category of variance, maximum entropy, and the use of matlab library function of the
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边缘检测和图像分割matlab程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Edge det
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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用Prewitt算子检测图像的边缘，用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘，用Canny算子检测图像的边缘，图像的阈值分割，用水线阈值法分割图像-Prewitt operator with the image edge detection, using a different σ value Log Operators image edge detection using Canny operator image edge detection, image thresholding, water
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数字图像的边缘检测
本科毕业设计（边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阀值操作所取代。本文利用
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this code is thresholding image with fuzzy c-meam thresholding, it good result than Otsu method.
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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包括的多个示例源代码有：一维线性非线性近似、二维线性非线性近似、使用线性滤波过滤噪声、使用小波门限消除噪声、使用小波变换压缩一维信号、二维小波图像压缩等等。-Including the source code of a number of examples are: a linear one-dimensional non-linear approximation, nonlinear two-dimensional linear approximation, the use of linear
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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利用二维属性直方图的Otsu自动阈值分割方法 提出了二维属性直方图的概念 ,进而提出了一种基于二维属性直方图的图像自动阈值化方法 有利于写论文-Attributes the use of two-dimensional histogram of the Otsu threshold segmentation method automatically put forward the concept of two-dimensional histogram properties, and then
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it is a code to do thresholding of an image
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基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理。-Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
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用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
-Prewitt operator to use the edge detection image P0402: σ values with different operator LoG edge detection image P0403: edge detection using Canny edge
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基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 -Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
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这是本人的图像处理作业 包括利用各种基于小波的去噪过程，如硬阈值 软阈值等。。内容很丰富哦！相信一定对你有帮助的！-This is my image processing operations including the use of wavelet-based de-noising process, such as a hard threshold, such as soft-thresholding. . Oh, the content is very rich! I am sure wil
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waili小波算法包，在windows下编译通过的lib-Uses integer wavelet transforms based on the lifting Scheme
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Provides various wavelet transforms of the Cohen-Daubechies-Feauveau family of biorthogonal
wavelets
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Provides crop and merge operations on wavelet-
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图象处理相关图像处理（资料）阈值处理读取图像，然后吧图像进行二值化。对二值化的图像进行逆反，得到完好的图像。-Image processing related to image processing (information) to read image thresholding, and then your image binarization. Of two-valued inverse of the image, the image intact.
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matlab code-Function performs hysteresis thresholding of an image.
All pixels with values above threshold T1 are marked as edges
All pixels that are adjacent to points that have been marked as edges
and with values above threshold T2 are als
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