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is
- 图像特征提取的源代码，使用sobel算子提取图像边缘，使用hu矩提取图像形状特征，使用颜色中心矩提取图像颜色特征，请使用eclipes导入该工程并运行test文件（可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能）
hsvfeature1
- 这是图像处理中的颜色特征提取（低阶矩特征）MATLAB源代码。
hsvfeature2
- 这是图像处理中HSV课件颜色特征提取（将H5等份，S,V分量各三等份）MATLAB源码。
39709592CBIR-matlab
- 基于内容的图像检索主颜色直方图的提取，从图像的获取到直方图现实到特征的提取，最后根据图像检索出与所给图像最相似的图像。-Content-based image retrieval dominant color histogram extracted from the images to get to the real histogram feature extraction, the last based on the image to retrieve the image with the m
200707171152015173
- 图像检索中颜色的特征提取及匹配算法，以家权欧几里得距离，中心距得加权距离，直方图交集算法等。-Image Retrieval color feature extraction and matching algorithm to the right home Euclid distance, center distance of a weighted distance, histogram intersection algorithm.
histgram
- 实现了图像的R、G、B三通道的提取，在实现灰度的基础上提取了一副bmp格式图像的三通道颜色特征-To achieve the image R, G, B three-channel extraction, in achieving the gray-scale based on the extracted a bmp format images of the three-channel color feature
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- 近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出所需要的图像，己成为一个备受关注的研究课题。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。于是基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval: CBIR)作为一个崭新的研究领域出现了。 本课题拟研究、分析彩色图像红、绿、蓝三基色直方图的生成、特征提取和相似度等问题，应用图像的颜色信息—三基色直方图对图像进行检索。针对基于颜
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- 提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法。该方法在HSV 颜色空间量化过程中,采用一种基于线 性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知 在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于描 述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性 还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征进 行复合图像检索。实验表明,该方法能有效提高图像检索精度。- A new picture ret rieval algorithm based on color and texture
c_value
- 提取图像的颜色特征，首先将图像颜色映射到指定的8个颜色，然后利用自相关和互相关计算得到图像的特征向量，并从原数据库中算出利用此方法检索图像的正确率，并将检索结果好的图像显示到指定文件夹中。-Extract image s color characteristics.First, the image color map to the specified eight colors, then use the auto-correlation and cross-correlation calcula
37724099hsvfeature1
- 基于视觉特征的图像特征提取，在HSV颜色空间提取彩色纹理特征-Based on the visual characteristics of image feature extraction, in the HSV color space, color texture feature extraction
ImageRetrievalMethod
- 本文采用的图像特征提取和表示方法，考虑了颜色空间分布的位移信息，同时也考虑了颜色空间分布的统计信息，通过实验检验这种综合方法的检索效率。实验结果表明，此方法可以取得比较好的效果。-The method of feature extract end express we adopt considers the space information of the color, and also consider the shape of the color. The experimental resu
ImageThemeFilter
- 对图像进行分主题过滤。 根据给定的图像样本集，进行样本训练，提取多个颜色空间中的多种方式(颜色矩，纹理谱，直方图，肤色模型等)的得到图像特征集；对待过滤图像进行特征提取，向量匹配，进而实现图像分主题分类功能。-Sub-theme of the image filter. According to a given set of image samples to conduct the training samples to extract more color space in multipl
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
hsvfeature1
- 基于matlab颜色特征图像检索的颜色特征的提取-Matlab color feature based on the color image retrieval feature extraction
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
imageclass
- 从互联网上找到的一个关于颜色，纹理，形状提取图像特征的源码-color texture shape detection,source and doc from the web
ColorHistogram
- 图像检索——提取颜色特征：HSV空间颜色直方图(将RGB空间转化为HSV空间并进行非等间隔量化，将三个颜色分量表示成一维矢量，再计算其直方图作为颜色特征。-Image Retrieval- extract color features: HSV space color histogram (RGB space into the HSV space and the non-interval to quantify the three color components expressed as a
Seal-Identification
- 运用H15；I色彩窄间对印章图像颜色特征提取等一系列预处理，研究了多种识 别方法后发现基于纹理特征的印鉴识别方法不但速度快，而且识别率也较高，并且方法简便。通 过将极坐标和傅垦叶变换结合，计算m印签图像纹理的频谱度量，来完成印鉴的特征提取，运用支 持向量机分类器对印鉴进行识别，实验证明，方法具有良好的旋转不变纹理分析性能，提高了识别 率。-It WaS found a fast，simple and a higher seal image(HSI)identification
colorMom
- 颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(均值,mean)、二阶矩(方差,viarance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶矩，二阶矩和三阶矩足以表达图像的颜色分布，颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布。本代码很好的实现了对图片颜色矩的提取，并有详细的注释。(Color moment is said a simple and effective method of color feature, a moment (mean, mean)
ColorMoments
- 提取图像RGB颜色空间内的颜色矩。颜色矩是图像重要的颜色特征，在图像检索、比对中具有重要作用。(Calculate the color moment of each color channel in RGB color space of an image)