搜索资源列表
CCD
- 为了提高自准直仪的准确度,利用三次样条插值法对CCD 像元进行细分,并利用直线边缘 拟合法检测图像边缘-into the CCD IMAGE
ndnanfilter
- NDNANFILTER N维零相位数字滤波器，忽略NaN的。 短语法： [年，钨] = ndnanfilter（十，HWIN，女） 短输入： X - 有/无NaN的多维数据。 HWIN - 窗口的名称（默认情况下移动平均的Nd： rectwin ）。 的F - 向量指定为每个维窗口半宽度。 短暂输出： Ÿ - 过滤/平滑X数据与零相移（如X!一样大小）。 W - N维是通过一种特殊的子函数生成的中心对称的窗口称为
ImageManage
- 实现了数字图像修复中的插值修复，纹理合成修复，边缘向内扩张修复算法-Realization of the digital image interpolation in the repairing restoration, texture synthesis repair, edge repair algorithm inward expansion
Image-compression
- 图像压缩中的快速方向离散余弦变换算法沿给定的方向模式进行变换，避免了DPDCT中的插值运算，可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息．-Image compression in the direction of the fast discrete cosine transform algorithm along a given direction of change model to avoid DPDCT of interpolation, you can quickly and spars
issue3
- 基于混合插值样条的基于混合插值样条的保边缘图像插值算法 -Edge-preserving Image Interpolation Algorithm Based on Blending Interpolation Spline
CPPBuilder-photo-dector
- C 调用opencv，边缘检测，图像分割，插值拟合，聚类变换，图像修改-C call opencv, edge detection, image segmentation, interpolation fitting, clustering transform, image modification
image-processing
- 1.设计一个程序，对一幅灰度图像的实现如下几何变换,1)放大为原图1.5倍 2)绕中心旋转30度(CW) 3)采用偏移量插值实现一个透视变换. 灰度差值用最近邻插值和双线性插值 2. 绘制一幅灰度图像的梯度幅度图像（三点法求梯度），针对梯度幅度图像合理的选择一个阈值（通过试验即可）将其二值化，以获得图像边缘检测图像。-(1) design a program, a grayscale image as geometric transformation, zoom 1) for 1.5 tim
soso1989
- 关于图像亚像素边缘检测方法的相关文献 （薄片零件机器视觉图像亚像素边缘检测，机器视觉标定中的亚像素中心定位算法，机械零件亚像素边缘检测算法的研究，基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法等等。）-Literature on the image sub-pixel edge detection method (thin parts machine vision image sub-pixel edge detection, sub-pixel target location in the cal
license-plate-recognition
- 本程序采用一种基于垂直Sobel算子检测边缘和投影法的车牌定位方法,根据车牌区域竖直纹理突出的特点，利用Sobel垂直算子提取边缘，然后投影得到车牌的水平投影图，利用水平投影图分割出车牌，再运用膨胀运算进行车牌垂直定位。利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度，然后用双线性插值进行车牌图像倾斜矫正。对经过精定位的车牌利用垂直投影法，找出各个字符的中心点，根据字符中心点位置进行切割。同时将切割出来的图片与数据库中的每张模板图片进行减法运算，计算该图片与模板的均方误差，其均方误差最小的模板即为识别出的字符。-
ImageHandel
- 图像处理的各种操作，包括图像的线性，灰度变换，几何变换，插值算法，边缘检测算法-Various image processing operations, including image linear gray-scale transformation, geometric transformations, interpolation algorithm, edge detection algorithm
fourdirectionedge2
- 将用双线性插值归一化后的图像用2*2的窗口扫描加权方向的边缘图，用改进的模糊C均值聚类算法将图像聚类成为候选文字区域和非文字区域。-Bilinear interpolation owned by an after image edge map with 2* 2 the window scanned weighted direction, image clustering with improved fuzzy C-means clustering algorithm to become the
edgeDetectionByHeadAndBspline
- 手动边缘检测 主要用于ivus图像处理，手动检测出内外膜，然后进行B样条插值。-edge detection for ivus images
MyBMP
- 课程大作业。数字图像处理软件，实现灰度变换，多模板的平滑和锐化、简单的空间变换、多种插值方法、边缘检测等。-digital imaging processing software
Research-on-image--algorithm
- 本次设计主要采用MFC(微软基础类)来设计一个可视化的界面，具有可与用户交互的功能，完成图像的插值算法。并且应用了一种新的一种插值算法，使得图像在放大较大的倍数时仍然能够保持图像有较为清晰的边缘效果。 同时该设计可以使用户自己选择相应的放大倍数，同时可以自己选择插值算法，这样不同的场合下可以使用不同的插值算法来对图像进行放大，可以快速直观的看到不同的插值算法的效果。 -This design mainly MFC (Microsoft Foundation Classes) to des
CalBMPpsnr
- 本文采用 Sobel 算子检测待插像素点周围的原图像像素点，判断其是否边缘点并检测出边缘方向，再依据沿边缘走向的像素点灰度变化平缓，边缘两侧像素点灰度值突变的进 行待插像素点的自适应插值。该算法具有较低的算法复杂度良好的客观质量，视觉效果以及最佳的图像缩放综合性能。本文工作是正在开发的数字电视图像后处理SoC芯片中 的一部分，下一步工作为：完成本文算法的硬件实现，将其作为 SoC 芯片中的图像缩放模块，与降噪模块、去隔行模块等其他 IP 模块一起形成完整的数字电视图像后处理 SoC芯片。
The-Lagrange-interpolation-algorithm
- 基于VS2008编写，程序很简单，算法很经典实用。提出一种基于三次拉格朗日插值的自适应图像缩放算法 该算法首先计算目标像素点周围三组源像素点的方差，选取方差最小的一组源像素点，然后采用三次拉格日插值公式求得目标像素点的灰度值实验结果表明，本文算法所得的目标图像边缘清晰，且算法复杂度较低，便于硬件实现，可以实现实时图像缩放。-Based on VS2008, the program has a very simple algorithm is very classic and practical.
graytwothree11
- 双立方插值，任意比例图像缩放，边缘效果好-Bicubic Interpolation
CCD-image-processing-algorithm
- 研究了线阵CCD 在动态测量中的整体图像处理方法，包括杂散点剔除、图像平滑、边缘识别等方法。提出的整体图像的样条插值方法。-CCD linear array of a dynamic measurement of the overall image processing method comprising removing spurious points, image smoothing, edge detection and other methods.
7
- 本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效 果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后 对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算 边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近 于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。 经过小
Circular-curve-fitting
- 插值法进行圆拟合，主要对边缘进行拟合，达到分割目的-Circle fitting interpolation method, primarily to fitting the edge, to achieve segmentation