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colorful_sift
- 由于只是利用图像的灰度信息, SIFT 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题, 提出了一种基于彩色的SIFT 特征点提取算法, 并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。-Since only the use of images of gray-scale information, SIFT algorithm can not distinguish between good shape similar but different colors of objects. In
SIFTkey
- 由于只是利用图像的灰度信息，sl 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体：针对这一问题，提出了一种基于彩 色的SIFT特征点提取算法，并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响?这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点， 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算：实验结果证明了该算法的有效性。-Abstract：Because only the gray scale information is utilized．the SIFT metho
SIFT
- 由于只是利用图像的灰度信息, SIFT 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题, 提出了一种基于彩 色的SIFT 特征点提取算法, 并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点, 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算。-SIFT
xiaobo
- 基于小波灰度相似关联强噪声图像处理算法。通过对图像进行三层小波分解，得到各个方向上的分量。然后根据同一方向上各层之间的灰色关联度区分是噪声还是边缘。在对该点值进行增强或减弱。从而实现对强噪声图像的滤波。该算法比其他算法效果更明显。-Gray similarity based on wavelet image processing algorithms associated with strong noise. Three of the images by wavelet decompositio
1
- 针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点，提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度，在基准特征块的提取上，采用简单的边缘信息阈值法，实现了基准块的自主选取，提高了图像拼接的精度；在块搜索上，采用金字塔式分层搜索策略，提高了图像拼接的速度。实验证明，该算法扩展了传统拼接算法的适用范围，具有较好的性能.-Based on gray-scale for the existing image mosaic method similar shortcomings, we p
Region-growing-process
- 区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth is a very important image segmentation method. It is starting from a pixel comparison to neighboring connected pixel featur
tpjs
- 用于根据图像的颜色灰度等一系列特征进行检索相似图片-Used to retrieve similar images based on the characteristics of the color image gray
AreaSelect.C
- 用C语言实现区域增长，区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth, regional growth is a very important image segmentation method using the C language. It refers to starting from
shangtuxiang
- 把图像转换为灰度图 求其熵图像 比较两幅图像的相似程度-Entropy calculation of the difference image comparison of two images
pcnn
- pcnn分割，输入的灰度图像,Edge:检测到的一些边界点,Numberofaera则表明了在各次迭代时激活的块区域 利用PCNN进行图像分割时，是将每个像素对应一个PCNN神经元，归一化的像素灰度值 作为外界刺激新型号，将这些神经元按一定方式连接，就得到一个单层脉冲耦合神经网络，向 网络输入一幅图像，当某个像素对应的神经元发生脉冲，邻域内与它相似的神经元也发生脉冲， 产生的脉冲序列构成了一个二值图像序列，这样的序列就是PCNN输出的分割图像。-PCNN segment
设计模式14号
- 区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。(segmentation; cut apart; break up; excision; comminute)