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用于图像处理，利用分水岭方法实现灰度图像的分割-For image processing, gray-scale implementation Ways to use a watershed image segmentation
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C语言开发的基于梯度图的分水岭变换，用于灰度图像的分割，具有比较好的分割效果。-C language development gradient map based on watershed transformation for gray-scale image segmentation, with a relatively good segmentation results.
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汇集了图像处理的大部分基本方法：灰度、几何变换，分割，增强，配准，形态学，运动图像分析等。-Brings together most of the basic method of image processing: gray-scale, geometric transformation, segmentation, enhancement, registration, morphology, motion picture analysis.
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此程序通过遗传算法(GA)实现灰度图像的分割,遗传算法的计算过程首先是将实际的优化问题编码成符合串,也称码串、染色体。将实际问题的目标函数转变为染色体的适应函数,然后在随机产生的一批初始染色体的基础上,根据各染色体的适应函数值进行繁殖、交叉、变异等遗传操作产生下一代染色体。 -This procedure of genetic algorithm (GA) to achieve gray scale image segmentation, genetic process of the algor
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本文重点研究了面积法对车流量进行统计。在研究算法过程中主要用到了车辆图像检测相关的灰度化、滤波、图像增强、锐化等图像处理基础知识，并将这些知识的算法进行了比较研究。进而用到了阈值分割、边缘检测、以及形态学操作等图像分割技术以及车辆的检测和提取算法。最后设计了一种实时可靠的统计算法。-This paper focuses on the area method for traffic statistics. In the study of algorithms used in the vehicle
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智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。
-License plate recognition technology has been
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GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法
综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优
点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景
更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
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用C语言实现区域增长，区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth, regional growth is a very important image segmentation method using the C language. It refers to starting from
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Colourhistogram
II. TEXTURE FEATURE EXTRACTION IN CBIR
An overview of the proposed CBIR system is illustrated
in Fig. 1. The proposed algorithm, Label Wavelet Transform
(LWT), is based on color image segmentation [1], and it is
an extens
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车牌定位系统代码。车牌自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的关键环节。而车牌定位则是车牌自动识别系统的关键技术之一，也是其难点之一。车牌定位系统对车牌识别系统来说至关重要，其定位准确度在很大程度上影响着以后的字符分割和识别结果。因此，汽车图像中牌照的正确定位是车牌识别技术中的关键所在。目前，主要通过两条技术路线进行车牌定位的研究。早期，由于受到计算机运算速度和内存大小的影响，考虑到实时性，车牌定位主要是基于灰度图像处理技术。近年来
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读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码-read the document, the geometric transf
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基于离散分数布朗随机场模型的水下图像目标检测方法。该方法根据分形理论和水下图像的特点，以图像中每
个像素点为中心取窗口，计算在该窗口内的分形维数均值，将该均值作为中心像素的分形特征，然后根据分形维
数分布图确定分割阈值，从而实现对水下图像分割，并且通过将目标表面不同尺度下的灰度差分平均值进行归一
化处理，减少了用于表示不同尺度下的平均绝对值灰度差分的数据，从而提高算法检测效率(Underwater target detection method based on discrete frac
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