搜索资源列表
SAR-SIMULATION
- 图像的品质评定是图像处理领域的一项重要课题, 难以对其给出客观的评价. 文中引进模糊数学中的三角 模算子与非模糊基数等概念, 定义了数字图像模糊度. 理论与实验表明: 该定义比模糊指数更符合人眼的视觉特性, 并可用于评价图像品质. 图像模糊度能够明显提高图像处理系统的效率.-Image quality evaluation is an important field of image processing tasks, it is difficult Duiqi give an obje
CTandMRIfusion
- 随着影像设备的发展及各种医学成像模式的出现, 多模医学图像融合技术已成为影像医学发展过程中一项重要 研究, 并逐渐应用到诊断、治疗领域。针对医学诊断过程中常见的CT与MRI图像采用了加权平均法、傅立叶变换及小波 变换的数学方法进行了融合实验, 并对实验结果进行了分析, 对各种算法的优缺点进行了比较。-Multi- modality medical image fusion technology has become an important development along with
Log
- 数字图像处理程序集： 包括锐化、平滑、LOG滤波器提取边缘，数学形态学的腐蚀、膨胀、骨架化、开闭运算，以及分形方法画树木和树叶。包括VC++源代码、LOG滤波器提取边缘.doc、用形态学方法提取骨架线实验报告.doc、由明暗度提取外形信息.doc 3篇文档和可执行程序。-Digital image processing assembly: including sharpening, smoothing, LOG filter from the edge of mathematical mo
Super-Resolution--
- 针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法. 在最大后验概率估计和加权最小二乘 的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型 深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质 详细推导了 自适应滤波器的递推公式 分析了算法的存储与计算复杂度. 仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三 次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR 增益 与Elad 滤波方法相比,具有更小的计算量和 更强的自适应性和鲁棒性.-Super-resolution for th
Based-on-the-mathematical
- 实验结果表明与传统的几种边缘检测算法相比，基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界，显著地提高了条码的识别率。 - Based on the mathematical morphology of two dimensional barcode identification
Edge-Detection-Algorithm
- 基于数学形态学的边缘检测过程中，不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的。本文提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法，分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘，通过计算信息熵自适应确定权重系数，对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理。实验结果表明，本文提出的算法与几种经典边缘检测算子相比，有效抑制了噪声的影响，提高了检测的精度，对各种不同图像具有很好的鲁棒性。-In the process of edge detection bas
Signature-Identification-Method
- 针对离线签名鉴别可利用的信息少、鉴别难度大的问题，提出了一种基于数学形态学的签名真伪鉴别方法。该方法首先对采集的签名图像进行灰度化、二值化、滤波去噪、取反归一化等预处理，然后利用数学形态学的各种运算，结合不同大小和不同方向的结构元素提取签名中具有明显方向性特征的笔划，最后基于笔划的长短、粗细、间隔等信息对鉴别样本做出判别。实验结果表明，该方法能有效地提高鉴别的正确率，改善鉴别的实时性，对于应用新方法进行离线签名真伪鉴别是一次有益的尝试，具有一定的实用和推广价值。-It is much more
8
- 文物修复和图像修复在原理上存在共性，利用这种共性，结合数字图像修复通过数学算法自 动实现的特性，可将文物领域的修复需求预先在计算机上虚拟实现。本文简单阐述这种基于数字图像修复技 术的文物虚拟修复的概念、意义及研究路线、内容，并展示一些文物虚拟修复的实验成果。最后，结合对 文物虚拟修复问题的理解，对数字图像修复技术的在文物领域的应用进行一些展望。-Abstract：In tlle naditional e)【芒IlIlplaur-b鹊ed a1剃tllm，tlle image comp
HighPass.m
- 在MATLAB中,高通滤波器的图像。 用3个例子证明它可以被任一数学或实验上用于边缘检测。-a high-pass image filter in MATLAB. Prove that it can be used for edge detection either mathematically or experimentally with 3 examples.
Mathematical-Morphology
- 针对图像滤波消噪的同时把图像中一些重要的细节特征消去这个问题，阐述了二值形态学和灰度形态学的基本运算，同时讨论了数学形态学的结构元素选取及其在图像滤波中的作用，提出了基于数学形态学的二值图像和灰度图像滤波方法，并且通过实验验证了其在图像滤波中的有效性.-In view of the problem that image filter removes the noise and unfortunately eliminates the important details, this paper f
图像融合算法
- 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based