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搜索资源列表

  1. 基于MATLAB的实时视频处理平台的开发及应用

  2. 图像处理着重强调在图像之间进行变换，包括：图像采集和获取、图像重建、图像变换、图像滤波、增强、恢复或复原、图像压缩编码等。其中图像增强是提高图像视觉质量的重要手段，所完成的工作包括去除图像噪声，增强图像对比度等。这里只介绍了频域增强技术。 本文主要介绍了理想、巴特沃斯（Butterworth）、指数和梯形四种各自的低通和高通滤波器的基本原理和技术方法，通过实例分析了它们对图像进行增强处理后的结果并且比较了它们各自的优缺点。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-08-02
    • 文件大小：323584
    • 提供者：zlshmily

  1. 去除高斯噪声的图像处理技术

  2. 去除高斯噪声的图像处理技术,内容实在，大家多交流交流

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-04-09
    • 文件大小：530432
    • 提供者：shanpenghui

  1. 基于模糊集理论的图像滤波的研究.kdh

  2. 硕士论文《基于模糊集理论的图像滤波的研究》 摘 要 图像滤波是图像处理领域里的一个重要分支，是图像分割、纹理特征和形状特征提 取等图像分析的重要基础。大量有关这个主题的论文都集中在讨论图像滤波的数学模 型，但是，许多基于数学模型的图像滤波算法只能针对某一类噪声有效，例如，中值滤波主要用于去除脉冲噪声，而均值滤波则可以有效的消除高斯噪声。图像滤波的重点在于图像噪声点和信号点的区分，图像噪声点信息的检测过程是个不确定性的问题，模糊逻辑在处理这个不确定问题上表现出了很大的优越性，同时当一幅图像的信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lfxiansheng

  1. python3.x Opencv Toturial

  2. 本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。对于这些 人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。为了一个小问 题就让他们去学习 C++ 这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python 的悄 然兴起给他们带来的希望，如果说 C++ 是 tex 的话，那 Python 的易用性 相当于 word。他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们 来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python 不够 快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34745295

  1. 基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究

  2. 计算机视觉通常是指计算机通过控制和应用传感器等设备对周围的环境进行获取的过程，然后对获取的视觉信息进行后期加工，包括表示、压缩、分析、处理、储存等，进而实现人类视觉所具有的“看”的功能。近年来计算机技术、光电技术和自动化技术的飞速发展，促成了计算机视觉系统的出现，同时随着人类生产生活需求的不断提高，视觉化、智能化的解决方案也越来越广泛的应用于工业生产、医疗和军事等领域，计算机视觉技术已经成为各国研究者关注和研究的热点。对计算机视觉系统的研究无论是在理论研究还是实际应用方面都有巨大的价值和意义。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_44102991

  1. drost2010CVPR中文翻译版.pdf

  2. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_28250697

  1. 图像处理中的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比（基于MATLAB）

  2. 1. 主要工作： 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 c) 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_43436616

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_28005905

  1. 图像噪声与被噪声污染图像的恢复

  2. 图像噪声去除/降低是图像处理技术中，图像增强与图像恢复的交叉研究问题，一般认为是一种图像预处理技术。    为了在有噪声的情况下恢复图像，就需要了解噪声的统计性质，以及噪声与图像之间的相关性质。  图像噪声通常是一种空间上不相联系的离散和孤立的像素的变化现象。     图像噪声也是一种图像退化因素。     对信号/图像来说，噪声是一种外部干扰。但噪声本身也是一种信号(携带了噪声源的信息)。 常用图像噪声的概率密度函数 图像噪声是一个随机量，所以噪声一般用其概率特征来描述。 (1)高斯噪声 高斯

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 采用圆谐-傅里叶矩的图像区域复制粘贴篡改检测

  2. 现有检测方法大多对图像区域复制粘贴篡改的后处理操作鲁棒性不高。针对这种篡改技术,提出一种新的基于圆谐-傅里叶矩的区域篡改检测算法。首先将图像分为重叠的小块;然后提取每个图像块的圆谐-傅里叶矩作为特征向量并对其进行排序;最后根据阈值确定相似块,利用位移矢量阈值去除错误相似块以定位篡改区域。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪声、高斯模糊、旋转等图像后处理操作,且与基于HU矩的方法相比有更好的检测结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：625664
    • 提供者：weixin_38655484

  1. 无需手动删除频段即可进行高光谱图像分类的无监督频段选择

  2. 高光谱影像中的丰富信息为材料分类和识别提供了重要机会。 由于高数量的光谱通道以及少量标记的训练样本带来的“维数诅咒”（称为休斯现象）问题，降维是高光谱数据的必要预处理步骤。 通常，为了提高分类精度，通常预先手动地去除由各种源（主要是传感器和大气）产生的噪声带。 但是，删除这些频段可能会丢弃一些重要的区分性信息，从而最终降低分类精度。 在本文中，我们提出了一种无需手动删除频段即可自动选择频段的新策略。 首先，应用小波收缩对整个数据立方体的空间图像进行消噪。 然后，使用亲和力传播（这是最近提出的一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38706824