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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
differenct
- 堆和栈的区别 一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。 3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在
DirectLocal-thresholdingMethod
- 本文首先介绍完整的文档处理系统以及其预处理模块，然后将重点放在二值化问题上，给出图像阈值化方法的综述，并对全局阈值化、局部动态阈值化等方法的优点和缺点给出评价。-This paper introduces a complete document processing system and its preconditioning module, then will focus on two issues of value, the threshold value is given image sy
基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制
- ： 对一类非线性 系统 ， 利用一种基 于模 糊规 则的快速模糊辨识 方法建立起 系统的 T— S模型 ， 并基 于该模 型应用局部 递推 最小二乘方法根据采样 值对模型参数进 行在线修 正， 根据 系统动 态线性化模 型采取 广义预 测控制 策略 ， 从 而实现 了基 于 T— S模糊模型的非线性 系统 自适 应模糊预测 控制 。与 以往 的模糊 广义 预测控制 算法相 比 ， 此方法 简单 ， 而且较 大地 减少计 算量 ， 适合 于在 线控制。通过仿 真研究验证 所提 方法的 有 效性 。
erzhihua.rar
- 迭代法的二值化，一个是迭代法，一个是大津法。局部阈值的比较复杂，我也在这方面找呢。 ,erzhihua
ISP_CarIdentify
- 图像处理在车牌图像预处理中的应用 灰度化 车牌图像灰度化 直方图均衡化 灰度拉伸 二值化 全局阈值法和局部阈值法 适用于车牌的二值化方法 边缘检测 图像梯度 几种常见的边缘检测算子 适用于车牌的边缘检测算子 -Image processing in the
二值图像中拐点的实时检测算法
- 数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d