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High-resolution-image
- 于轻小型光学成像系统，小孔径限制了 图像的极限分辨率，衍射退化造成了截止频率外信息的丢失成像系统所期望的 大视场不可避免的带来边缘视场的像差恶化，各视场退化情况不同，影响信息的 判读 -Small light optical imaging system, the small aperture limit the ultimate resolution of the image, diffraction degradation aberration deterioration o
TMS320C6711DandFPGA
- 为满足某捷联导引头上图像辅助末制导系统的需要,设计了以高速浮点DSP芯片TMS320C6711D和现场可编程门阵列FPGA为核心的高性能图像匹配处理平台。文中详述了该系统的软、硬件设计以及各模块的组成和功能,最后通过软硬件联合测试表明,该系统可完全满足图像导引头上处理速度快、存储容量大、实时性强的要求,并具有小型化、低成本和集成度高的优点。 更多还原-In order to meet the demands of image-aided terminal guidance system,a hi
098398slides
- 大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，对致力于图像处理方面的人士有很大帮助。-The general content is presented foggy image to a thing called dark colors priori, very clever, those interested can look at. Using OpenCV to defogging algorithm in
The-maximum-entropy-method-
- 算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
an-improved-2D-histogram
- 提出了一种新的根据最大类间方差原则的阈值图像分割方法,并进行了仿真实验。实验的结果表明, 所提出的改进方法是有效的,该算法的分割效果较好,运算速度也得到了提高。-2-D histogramis brought forwardwhichuses the maximum between cluster variance as the rule
DIGITAL-PICTURE-PROCESS
- 关于数字图像处理的说明，从最基础的一步步讲解，很清楚，对我帮组很大-On digital image processing instructions explain step by step from the most basic, it is clear that great help group
A-global-reconstruction-model
- 已有的基于分块压缩感知的图像重构模型采用相同的测量矩阵以块 ×块的方式获取数据，解决了传统ＣＳ方法中测量矩阵所需存储量较大的问题，但由于采用分块重构，没有考虑 到图像的全局稀疏度，出现了大量的块效应。-Current image reconstruction models using block compressed sensing
Active-Contour-Models-
- 传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结 果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一 种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮 廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果 表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分
snake
- 本文针对()*+, 模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出!提出了一种 新的约束力" 在新的约束力的作用下!()*+, 模型可以很好地减小噪音的干扰!防止曲线溢出弱边界!并使初始曲 线具有更大的选择空间!使模型的分割性能更好" 实验证明该模型可以分割出较好的目标边界"-In this paper, ()*+ model is applied to the image edge detection too sensitive to the lack of nois
Directshow
- 数字图像的大作业，能够读取图像，显示，并且能够锐化，锐化程度可以调节-Digital image of the big jobs, be able to read the image, display, and can sharpen Sharpness can be adjusted
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
erweishang
- 二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法, 但在某些时候因为两种方法获取的阈 值过高或者过低, 使得分割失效。针对此问题, 提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。 首先, 对二维最小交叉熵公式进行转化 然后, 利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维 最大熵原则, 又满足二维最小交叉熵原则 最后, 利用二维直方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳阈值并降低计 算复杂度。-The thresho ld ing method
pinjie
- 将多幅在不同时刻、从不同视角或者由不同传感器获得的图像经过对齐然后无缝地融合在一起，从而得到一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。该图像被称为全景图。 -Pieces at different times, from different perspectives, or the images obtained by the different sensors after alignment and then seamlessly blend together, resulting in a l
006
- 由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
quyuyuzhi
- 图像阈值分割方法 对初学图像处理的朋友有很大帮助-Image threshold segmentation method beginner friend of image processing, great help
tuxiangkaoshi
- 数字图像处理 中值滤波 均值滤波 边缘检测 固定阈值法 最大类间方差法 vc6.0可以运行的-Digital image processing median filter mean filter edge detection fixed threshold method OTSU method
imgrayscaling
- 直方图处理，是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布，使输出像素灰度的概率密度均匀分布。应信息学的理论来解释，即具有最大熵的图像为均衡化图像。-Histogram processing
Digital-image-processing
- VC++版本的介绍图像处理的pdf版本，对学图像处理的初学者用途很大-VC++ version of the presentation pdf version of image processing, image processing for beginners to learn a great purpose
Simulated-Annealing
- 由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得 全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛 结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
OpenCVgermmc
- opencv关于高斯混合模型的说明，可以应用在图像匹配等的领域，为图像处理提供很大方便。-Opencv on gaussian mixture model that can be applied in the field of image matching, etc, provides great convenience for image processing.