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搜索资源 - 图像分割，特征提取 matlab实现
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《Visual C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
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这是关于图像分割和特征提取的一个小例证，需要的可以看看啊，还行！
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利用snake算法实现数字图像的边缘检测，图像分割以及特征提取-Snake algorithm using digital image edge detection, image segmentation and feature extraction
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该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特征的提取，以便后续做纹理图像分割。-The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.
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图像分割，特征提取 matlab实现
-Image segmentation, feature extraction matlab implementation
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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摘要图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一，采用细胞神经网络（&’’）并行处理器进行图像特征的提取
具有实时快速的优点。该文将介绍&’’ 并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法，并以
图像的纹理分割与识别为例来说明&’’ 并行处理器应用于视觉图像识别的通用编程方法。-Abstract image feature extraction is a visual image to identify one of the important ways, the use
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利用MATLAB实现图像前期预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），边缘检测，图像分割，图像特征提取等图像处理。-Early use of MATLAB for image pre-processing functions (including color images of gray-scale transform, the general gray-scale binary image processing, color enhancement, et
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
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利用matlab实现图像处理里的实现图像边缘检测、图像分割、特征提取以及图像数字识别等任务。
对图像分别进行模糊、锐化、和直方图均衡化处理，画出处理结果。实现整幅图像的边缘检测，可以看出有肖像画或素描的效果，画出处理结果。-Matlab realize image edge detection in image processing, image segmentation, feature extraction and image numeral recognition task. Fuzz
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数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善） 三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程
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《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》书中的光盘内容之一。包括基本的图像处理算法，以及投影校正、特征提取、图像分割、人脸识别等等综合案例。-" Digital Image Processing and Machine Vision- Visual C++ and Matlab to achieve" one of the book' s CD-ROM content. Including the basic image processing
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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图像特征分割方法很多，在matlab环境中基于CV水平集的图像特征识别与分割可以高效实现图像目标部位提取。-Image segmentation method many features in matlab environment CV level set based image feature recognition and image segmentation can be achieved efficiently extract the target site.
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》Visual C++源代码，软件：visualC++6.0，在本机上成功运行。内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab achieve" Visual C++ source code, software: visualC+
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这里面的是matlab代码，能够实现图像的分割和特征的提取，很实用-There is a matlab code to achieve segmentation and feature extraction of image，Very practical
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Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选，第1-6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别。第7-10章是图像处理与识别的工程实例。第11、12章介绍了Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统2个综合性较强的实例。-C++/MATLAB Visual image processing and recognition of practical case selection, c
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，rlXFUJP参数在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，rihepJj条件计算多重分形非趋势波动分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, rlXFUJP parameter In matlab R2009
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车牌识别定位程序的部分功能，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，保证准确无误，是学习通信的好帮手，快速扩展随机生成树算法，采用了小波去噪的思想，是路径规划的实用方法，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Part of the license plate recognition locator feature, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Ens
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检测图像中的纹理和伪影
通过提取图像的纹理，灰度值，空间特征对图像进行分割；(Texture and artifact detection in images
The image is segmented by extracting the texture, gray value and spatial feature of the image;)
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