搜索资源列表
灰度共生矩阵提取纹理特征
- 灰度共生矩阵提取纹理特征
人脸识别（基于特征脸）
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 （2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析
图像配准的RANSAC算法
- 使用SIFT算法找到初始特征点后，再使用RANSAC算法得出变换矩阵，以完成两幅图像的配准。
基于图像SIFT 特征的图像检索方法
- 基于SIFT特征提取,本文提出了一种多尺度的图像检索算法,将一幅图像转化为多个特征的集合,再通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离进行比较得出结果进而实现图像检索功能。实验结果说明该算法具有尺度、平移、旋转不变性,可以进行良好应用。
图像特征提取源码
- 各种图像特征提取函数源代码；来自vdbms。
LBP特征提取算法
- 用LBP对图像提取特征
PLS
- pls是图像融合中的线性算法
sift特征提取
- 通过sift对图像特征进行提取，并与原图像进行匹配
surf特征点匹配
- 很好的特征点匹配算法—surf，性能好于harris和sift，并且使用C++和matlab混合编程，速度更快，更加准确！
基于特征点医学图像图像配准算法
- 用matlab编写的基于特征点医学图像图像配准算法,Prepared using matlab medical images based on feature points, image registration algorithm
SIFT.用sitf算法抽取图像之间的特征点来实现图像匹配
- 用sitf算法抽取图像之间的特征点来实现图像匹配。,Sitf extraction algorithm using the feature points between images to achieve image matching.
采用邻域差值特征模板的立体匹配方法
- 算法给出一种图像匹配方法，通过计算一幅图像中间隔一定距离的两点的像素邻域差值作为特征模板，再计算另一幅图像中在同一扫描线上间隔同样距离的像素邻域的差值，将它与特征模板的偏差作为匹配标准，偏差最小的点就认为是匹配点。
贝叶斯分类算法
- 贝叶斯分类算法程序，matlab，和那好很好很
基于sift算法的图像拼接，匹配和仿射变换的源代码，初学者可以参考
- 该代码包涵了sift算法中的特征匹配，提纯，两幅图像之间的仿射变换和最终实现图像的拼接技术，比较容易理解，更适合于初学者
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
特征提取
- 指纹图像处理中的特征提取部分，介绍了算法，给出思路(Fingerprint image processing in the feature extraction part, introduced the algorithm, gives the train of thought)
LK算法
- 利用openCV，首先利用goodFeaturesToTrack函数得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，接下来要调用calcOpticalFlowPyrLK函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把得到的跟踪结果过滤一下，去掉不好的特征点。再把特征点的跟踪路径标示出来。(Using openCV, we use goodFeaturesToTrack function to get strong edges in the image as t
1.MUSIC算法MATLAB程序
- MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法(Multiple signal classification algorithm is a method of DOA estimation)
连续投影算法
- 连续投影算法是一种简单，快速选取特征变量选择方法，可用于光谱分析等。(Continuous projection algorithm is a simple, fast selection of feature variable selection method, can be used for spectral analysis.)
四种积分算法
- 包含了特征提取需要用到的四种积分双谱，主要用于辐射源个体识别中对信号稳态特征的提取(Contains four kinds of integral bispectrum needed for feature extraction)