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mean-shift算法综述
- 本文详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift 在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.
毕业设计:人脸识别系统设计软件
- 本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 随软件附上设计文档和参考资料。
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
灰度及彩色图像Bilateral滤波实现边缘保留的平滑处理源代码
- 对原始图像进行滤波处理
数字图像的空间域增强
- 随机噪声添加，平滑掩膜，图像锐化，gui图形界面
基于全局运动统计和边缘平滑滤波的视频去隔行方法
- 基于Matlab的去隔行算法，将运动图像造成的模糊去除。-The de-interlacing algorithm based on Matlab, the moving image blur removal.
edge_filter_linear
- 1、均值平滑、中值平滑和低通滤波平滑 2、高斯拉普拉斯算子对图像边缘的增强， 3、彩色图像的锐化，-1, the mean smoothing, median smoothing and smoothing low pass filter 2, Laplacian of Gaussian edge enhancement, 3, color image sharpening,
二维小波分析对图像处理
- 介绍小波的基本概念,并对图像进行压缩,消噪,增强,融合以及平滑处理.-introduced the basic concepts, as well as image compression, denoising, enhancement, integration and smooth handling.
aver_filter
- 这是一个基于偏微分方程的图像处理问题的非线性平滑滤波器的程序!-This is a partial differential equations based on the question of image processing procedures for non-linear smoothing filters!
imgkmeans
- 将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
CBIR
- 一个基于Gabor滤波器组的多特征融合的图像检索算法（CBIR based on Multi-Features Combining Multi-parameters from Gabor Filter-bank, 简称multi法），融合了基于Gabor 小波系数的标准方差，峰态，能量，平滑度和一致性度量五个特征量度，实验表明，该算法是一种更加有效的图像检索方法。-we propose a CBIR algorithm based on Multi-Features Combining Mult
eps
- 边缘保护平滑算法（eps），可以读图像实现保边滤波。-Edge preserving smoothing algorithm (eps), can read the image edge filter to achieve protection
GaussianFiltering
- 利用高斯核自行完成高斯平滑。 1.gkernel.m: 创建高斯核。 2.getnorm.m: 将高斯核归一化以求得该核的图像 3.convo.m：不用自带函数求卷积 4.conducting.m: 举例执行程序-1.gkernel.m: Buidling Gaussian kernels. 2.getnorm.m: Normalizing Gaussian kernel in order to display the kernel. 3.convo.m: calcula
meatuxingchuli
- 这是一一 一个基于图像平滑处理的程序，附代码-This is eleven thousand one hundred and eleven procedures based on image smoothing, with the code
kernelbasedmoothing
- 基于核函数回归方法的图像去噪，图像平滑。对于图像领域的研究者有很大作用-Kernel regression method based on image denoising, image smoothing. Researchers in the field for the image plays a significant role
meanshiftSmoothing
- 主要应用Matlab实现均值漂移算法在图像平滑中应用-Application of Matlab to achieve the major shift algorithm applied in image smoothing
lv
- 各种滤波，例如中值滤波，平均滤波的源代码，进行图像平滑-A variety of filtering, for example, median filtering, average filtering of the source code for image smoothing
Implementing_Filtering
- 该代码实现了图像的滤波处理，这段代码给出了三种滤波矩阵，包括图像平滑(低通滤波器)、图像边缘提取(高通滤波器)等。用户下载后可以根据自己需要修改滤波矩阵和参数值，以便实现特殊的功能。为了形象的说明滤波效果，代码执行后可以看到滤波前后滤波后的对比图像。 -The code of the image filter processing, the code shows the three filter matrix, including the smoothing (low pass filter),
图像空域滤波（二）
- 1. 锐化滤波； 2. Sobel水平方向滤波与垂直方向滤波。 3. 对灰度图像执行均值平滑滤波； 4. 对灰度图像执行中值平滑滤波； 5. 中值平滑滤波与均值平滑滤波对比。
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理