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搜索资源 - Object classification in matlab
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利用物体的几何特征参数，和bp神经网络实现分类。-The use of the geometric characteristics of object parameters, and the realization of bp neural network classification.
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图像分类软件，用MATLAB语言编写，可实现对象的分类和匹配识别-Image classification software used MATLAB language, enabling the object classification and matching recognition
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为实现合成孔径雷达（SAR）图像分类算法的测试与评估，将VC/Matlab 混合编程技术应用到SAR 图像分类平台开发中，分析与
比较了4 种VC/Matlab 混合编程方法及各自优缺点，并着重研究了基于组件对象模型（COM）的VC/Matlab 混合编程方法。使用Matlab
COM 编译器创建了SAR 图像分类算法组件，在VC 中调用其导出的接口函数。在此基础上，完成了SAR 图像分类平台的实例开发且
可脱离Matlab 环境运行。实验结果表明，该方法较好地发挥了VC 与Matl
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自己编的小波图像融合代码 直接matlab可以运行-----------------图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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This toolbox is meant to facilitate the manipulation of images and video in Matlab. Its purpose is to complement, not replace, Matlab's Image Processing Toolbox, and in fact it requires that the Matlab Image Toolbox be installed. Emphasis has been pl
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实现遥感图像地物分类，利用了BP神经网络，结果清晰功能强大(Realization of Ground Object Classification in Remote Sensing Images)
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