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ESegment
- 程序功能为将bmp彩色图片中的背景去除，留下图片的主要内容。该程序采用graph-based的图像分割算法，分割效果良好。 在命令行下通过传递参数运行：ESegment sigma k min input output 其中：ESegment为编译得到的程序名； sigma为平滑系数，一般取0.5～2之间的值； k一般取图片长、宽（像素）之间的值； min表示分割出的最小块的大小，取正整数即可 input为输入的bmp图片名 output为输出的bmp图片名-proc
8433028879
- VC图像处理 在上一节讲座中，我们讲到了如何实现图象的\"雕刻\"和\"浮雕\"效果，它们的实现思想是通过求取\"没有处理过的相邻两个像素之间的差值\"来实现的。如果没有限制\"以前没有处理过的两个像素之间的操作\"，取而代之的是\"处理以前已经操作过的像素\"，那末就可以将一个像素的灰度值传递到与其相邻的若干像素。事实上，有时后我们必须通过上述的约定才能实现一些效
byjc
- 对于一些图像来说，常用的边缘检测算法有时候无法设立合适的阈值将它们的梯度较小的模糊边缘检测出来。为了解决这个问题，有两种解决方法：将图像方差标准化，拉大模糊边缘的梯度值，或通过设置sigmoid函数，将像素所在区域的信息传递到梯度值中去，对其进行调整，就能找到合适阈值，有效地将模糊边缘提取出来。本程序把这两种算法实现并与与传统算法进行了比较。-For some images, the commonly used edge detection algorithm sometimes can not
hpfilter
- 这不是一个标准MATLAB的函数 H = hpfilter （类型，男，氮， D0 ， n ）的创建传递函数的高通滤波器，氢，指定的类型和大小MxN 。可能的值类型， D0和N是： 理想 理想高通滤波器的截止频率D0 。 Ifsupplied ， n是被忽略。 btw 巴特沃思高通滤波器 n阶和截止D0 。 gaussn 高斯高通滤波器的截止（标准偏差） D0 。 如果提供，正被忽略。 M和N应该是偶数的密度泛函过滤。-THIS IS NOT A STANDARD MATL
mouse
- C函数：1.显示鼠标； 2.单击鼠标左或右键后，传递鼠标坐标并返回鼠标键值-C function: 1. Show the mouse 2. Click the mouse left or right, the transfer and return the mouse coordinates of the mouse key
Patch
- 1利用SIFT关键点进行图像匹配 2在视频中，在一帧中检测关键点，之后利用canonical patch传递关键点，经过一定阈值的帧后，再次计算关键点，利用相邻帧之间关键点的差别很小，只更新关键点的位置，提高帧率。 3阈值自动确定-1 uses SIFT image matching key points 2 in the video, detecting critical points in one frame, after which it canonical patch tra
program
- 我们在这里将要介绍一种通用的灰度图像彩色化的技术，它可以将彩色源图像的彩色信息传 递给目标灰度图像。尽管将彩色信息传递给灰度图像没有一个准确、客观的解决方案，但是目前 流行的方法是尝试去将人的劳动量降到最低。与其从一个调色板选择RGB三彩色去给目标图像着 色，倒不如我们通过匹配图像之间的亮度和纹理来传递源图像的色度信息。我们仅仅传递源图像 的色度信息，而不改变目标图像的亮度值。此外，这种灰度图像彩色化技术的效果也通过允许用 户使用矩形表(swatches)来选择源图像和目标图像匹配区域
image
- 调用自定义函数解决题目： 1.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像，完成压缩 2.得到傅里叶变换后的图像 3.fft中心变换\walsh变换，进行两种变换的对比 4.得到傅里叶变换后的图像和傅里叶变换需要的时间，显示变换后的图像，显示傅里叶变换时间随图像像素的变化 5.显示不同阶数butterworth高通滤波和低通滤波滤波器的传递函数和处理后的图像 6.调用butterworthw.m，显示原图像、原图像频谱、低通滤波、高通滤波的传递函数，以及滤波器处理后的图像 7.拉普拉斯高