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matlab11mbpp
- 图像处理技术——模板匹配算法.pdf 图像处理技术——模板匹配算法.pdf-image processing technology -- template matching algorithm. Pdf image processing technology -- template matching algorithm. Pdf
tuxiangpipei
- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
A_New_Algorithm_ofFastFaceDetection_underComplexCo
- 使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸 进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预 测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对 匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具 有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性． -A novelalgorithm offacedetection based on mask
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
Shape
- 针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形 状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
renlianshibieMATLAB
- 本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。-Color frontal face images under complex background, skin color segmentation, template matching candidates face image block screening combined to build a face detect
Fast-matching
- 讲述了频域模板匹配的原理及算法，将图像转到频域进行处理可以提高匹配的精度-About the frequency domain template matching principle and algorithm, the image to the frequency domain processing can improve the matching precision
people-face-detection
- 用实验室项目中已提取的人脸模板，将被检图像与其进行模板匹配，判断其是否含有人脸，若含有则将脸部图像截出，并存入指定文件夹中，因此可实现人脸识别。-Extracted face with a lab project template, will be seized image template matching with, to determine whether they contain a human face, if they contain will face image is cut o
fuzabeijinggenzong
- 介绍了一种常用的Kim目标分割方法,并 针对其不足,对Kim方法进行了改进,将连续两帧的差分图像和背景差分图像直接相乘得到灰度图 像,然后对该灰度图像进行阈值分割来获取目标区域模板,再基于灰度加权图像模板匹配法实现目标 跟踪 -A common Kim target segmentation, and for its shortcomings, Kim method improvements, the two consecutive frames of the different
Phase-correlation
- 基于相位相关模板匹配的全景图像拼接,简单易懂-Panoramic image mosaicing phase correlation based on template matching, easy to understand
QT-Fourier
- QT实现图像处理-傅立叶变换、傅立叶反变换、平滑、锐化与模板匹配-QT realize image processing- Fourier transform, Fourier transform, smoothing, sharpening and template matching
MatLAB
- 小飞机图像匹配（在模板中查找特点图像的位置）MatLAB编程-Small plane image matching (Find features images in the template position) MatLAB Programming
fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Fast-Template-Matching
- 硕士学位论文 图像模板匹配快速算法研究-Research on Fast Algorithm for Image Template Matching
20160223103054341
- 机器视觉常见方法——Halcon描述,图像获取 (前提）,模板匹配（定位，比较）,Blob分析（基础之一）,测量(结果),其它应用 . -Machine vision common methods- Halcon descr iption, image acquisition (prerequisite), template matching (positioning, comparison), Blob analysis (based on one), measurement (resul