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- 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩, 由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征-Moment Characteristics of the main characterization of the geometric characteristics of the image region, also known as geometric moments, because of its rotation, translation, scaling and other charact
jutezheng
- 提取图像矩特征，实现程序时放在vc6.0下运行~-Extraction of image moments characteristics, implementation process on the run ~ vc6.0
featureextraction
- 图象 处 理和模式识别中经常根据物体的形状来识别物 体或对物体进行分类。形状特征可以分为区域特征和边界特 征两大类，矩不变量是最基本的形状特征。Hu提出的矩不变 量是图象区域内部细节的描述，是一种区域特征。它是建立 在对一个区域内部灰度值的统计分析基础上的，需要目标区 域的所有象素参与运算-Image processing and pattern recognition are often based on the shape of objects to identify o
ImageCaptureANDDriver
- 通过CCD拍摄工作台图片，然后经过图像处理，提取图像矩特征，然后通过相关算法，求出工作台移动的距离-CCD image taken through the table, and then through image processing, extraction of the characteristics of image moments, and then through the relevant algorithms, to derive the distance between mobil
ImageProcessing
- 提供VC++图像处理，包括RGB转HSV，指纹识别，离散余弦转换，条码生成，手势识别，矩特征提取等-To provide VC++ image processing, including the RGB switch to HSV, fingerprint recognition, discrete cosine transform, barcode generation, gesture recognition, feature extraction, etc. Moment
SkTCodes
- SkewT分布是近年来得到广泛使用的一种参数化分布。区别于传统的正太分布、学生-t分布，SkewT分布除了具有厚伟特征之外，还引入了偏斜特征。该分布对于金融领域的研究与应用具有十分重要的价值。当然，也是一个重要的统计工具。SkewT分布由Bruce E. Hansen(1994)构造，本源码包括SkewT分布的密度函数、累计概率、随机数生成、理论矩。-SkewT distribution has been widely used recently. Different from traditio
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- 多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。分析了这种基于
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- ：提出一种快速有效推导不变矩的方法—三角函数生成法，并在此基础上描述了一种基于Hu 形状不变矩的 图像全局形状特征提取方法和算法。实验结果表明，使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变 化的不变性，适合于进行图像形状的检索。-The method of generating trigonometric function is suggested as a new efficient way to derive various moment invariants，and
qr
- 主要讲了求合身伯格矩阵全部特征值得qr方法。ap为合身伯格矩-Major topics of the order to fit all the characteristics of worth qr Burg matrix method. Berg moment for the fit ap
zhufneliang
- 目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,如何有效利用目标RCS特征对空间目标的雷 达识别具有重要意义. 文中提取中心矩作为特征向量,采用主分量分析( PCA)进一步进行特征压缩,利用支撑矢 量-Target radar cross section (RCS) contains a wealth of objective categories of information, how the effective use of target RCS characteristi
Textural_defect_detection_based_on_label_co-occurr
- 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力 摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩 阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵
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
89346528ImageEnage
- matlabcontourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L -matlab
MATLAB2
- 基于DCT的图像检索技术 用统计特征法和不变矩法 MATLAB程序-DCT-based image retrieval method using statistical features and invariant moment method MATLAB program
hu
- 就算hu矩中7个不变量代码。用于提取图像的不变形特征。-Even if hu 7 invariant moments in the code.
code
- 基于matlab的虹膜边缘识别 包括边缘检测，归一化，用汉明矩进行特征匹配-Matlab on the edge of iris recognition, including edge detection, normalization, with Hamming moments feature matching
NSCT
- 1．分析研究了基于内容的图像检索系统的工作原理，关键技术如：纹 理、形状等图像底层特征的描述方法， 图像间的相似性度量方法， 图像库索引机制等。 2．研究了基于纹理特征的图像检索方法，并提出了一种基于NSCT 变 换的纹理特征提取方法。通过对SAR 图像及相关图像进行NSCT 分解，计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值，标准方差 和三阶中心矩，以此构成特征向量来描述图像的纹理。实验证明本 文提出的采用NSCT 算法有较好的特征提取效果，引入三阶中心矩 作为特
subpixel
- 基于多尺度小波特征的高光谱影像亚像素目标识别、基于灰度矩的CCD图像亚像素边缘检测算法研究、基于矩的亚像素边缘检测算法的对比研究等-Based on multi-scale wavelet feature in Hyperspectral subpixel target identification, Gray moment CCD image sub-pixel edge detection algorithm, based on the moment of sub-pixel edge de
TextureCal
- 计算纹理特征，主要有能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关 -Computing texture features, mainly energy, entropy, moment of inertia, local smooth, relevant computing texture features, mainly energy, entropy, moment of inertia, local smooth, relevant
Hu
- 利用Hu矩实现视频或是图像的特征提取，达到了很好的图像或是视频识别效果-Using Hu moments of video or image feature extraction, to achieve a good image or video recognition effect